list of keras callbacks generates error: 'tuple' object has no attribute 'set_model'

Question

我正在编写一个 keras 模型，我想在其中使用一些内置的 keras 回调，但是我可能在某个地方犯了一个我无法发现的语法错误。给我带来麻烦的代码如下：

from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint, TensorBoard
...
...
es = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.01, verbose=1, patience=5)
tb = TensorBoard(log_dir=logdir, write_graph=True, write_images=True, histogram_freq=0)
mc = ModelCheckpoint(filepath=filepath, save_best_only=True, monitor='val_loss', mode='min')

history = model.fit(X_train, y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=n_epochs,
                    verbose=1,
                    validation_split=0.3,
                    callbacks=[es, tb, mc])

但是在这样做时我得到了错误 'tuple' object has no attribute 'set_model'。参考 other question 似乎问题是由 es, tb 已经是每个元组的事实产生的，因此将它们定位到列表中（在调用 callbacks=[es, tb, mc] 中）会引发错误.事实上

print(type(es))
print(type(tb))
print(type(mc))

<class 'tuple'>
<class 'tuple'>
<class 'keras.callbacks.ModelCheckpoint'>

这就是说，我不明白如何解决它。 EarlyStopping 和 TensorBoard return 元组，在 keras 回调列表中应该如何调用它们？

Answer 1

解压你的元组 - 在这种情况下，很简单：(object,)[0] == object - 但一般来说，你可能有 (object1, object2) 等，你可以通过 callbacks=[*es, *tb, *mc].

* 解包迭代器 - 作为演示：

def print_unpacked(*positional_args):
    print(positional_args)
    print(*positional_args)
a = 1
b = ('dog',5)

print_unpacked(a,b)
# >> (1, ('dog',5))
# >> 1 ('dog',5)
print(a,b)
# >> 1 ('dog',5)
print(a,*b)
# >> 1 'dog' 5

Answer 2

您应该删除上面发布的代码中以下行末尾的逗号

es = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.01, verbose=1, patience=5),
tb = TensorBoard(log_dir=logdir, write_graph=True, write_images=True, histogram_freq=0),

list of keras callbacks generates error: 'tuple' object has no attribute 'set_model'

list of keras callbacks generates error: 'tuple' object has no attribute 'set_model'

python

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