Python 编译tf.keras模型时可以使用的所有指标是什么？

要编译tf.keras模型，需要执行以下操作：

model.compile(
    optimizer='sgd',#'adam', or what not
    loss='sparse_categorical_crossentropy', 
    metrics=['accuracy','mae']
)

其他哪些指标可以用作“指标”的参数值？我徒劳无功地试图在家里找他们。我在找整个名单

编辑：我知道可以使用显式形式。e、 g

metrics=[tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()] #instead of "mae"

但短标记在以后打印时更有用：

lossplot = df.plot(y="mae", title="Loss vs Epochs", legend=False)
lossplot.set(xLabel="Epochs", yLabel="Loss")

从Keras页面：

指标：模型在培训期间评估的指标列表 和测试。每一个都可以是一个字符串（内置 函数），函数或tf.keras.metrics.Metric实例。[…]

从Keras页面：

所有内置指标也可以通过其字符串标识符传递 （在这种情况下，使用默认构造函数参数值，包括 默认度量值（名称）

现在，您可以在“函数”部分下的中找到完整的内置度量列表。它基本上是字符串形式的函数名