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在Keras中使用回调函数可以通过在模型训练时传入回调函数的列表来实现。回调函数是在训练过程中的特定时刻被调用的函数，可以用来实现一些功能，比如保存模型、动态调整学习率、可视化训练过程等。
以下是一个简单的示例，展示了如何在Keras中使用回调函数：
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.callbacks import ModelCheckpoint # 创建一个简单的Sequential模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 定义一个回调函数，用来保存模型的权重 checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5', monitor='val_loss', save_best_only=True) # 模型训练，并传入回调函数的列表 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint]) 在上面的示例中，我们定义了一个ModelCheckpoint回调函数，用来保存模型的权重。在模型训练时，我们将这个回调函数传入callbacks参数中，这样在每个epoch结束时，如果验证集的损失值有改善，就会保存模型的权重。
除了ModelCheckpoint回调函数，Keras还提供了许多其他内置的回调函数，比如EarlyStopping、TensorBoard等，可以根据具体的需求选择合适的回调函数来使用。
