Keras插件
kerasplugins的Python项目详细描述
#Keras插件
回拨
电报回拨
可用的通知级别：
1）列车开始时，
2）在列车端，
3）批处理开始时，
4）在批次结束时，
5）在纪元开始时，
6）在新纪元结束时
如何使用
安装
```
pip安装kerasplugins
```
``Python
来自kerasplugins导入回调
notify可以是list、dict或set
通知={
“在批处理结束时”，发送批处理结束：丢失0.50精度：0.75
“在纪元结束时”发送纪元结束：损失0.43精度：0.81
}
msg是初始消息
msg=“预测比特币价格”
telegram=callbacks.telegram notify（<；token>；，<；chat\u id>；，msg=msg，notify=notify）
默认情况下频道为“常规”
slack=回调。slack notify（<；slack_token>；，<；channel>；，msg=msg，notify=notify）
model.fit（x_train，y_train，validation_data=[x_test，y_test]，batch_size=256，epochs=10，callbacks=[telegram，slack]）
```
即将推出
1）远程停止训练的能力
回拨
电报回拨
可用的通知级别：
1）列车开始时，
2）在列车端，
3）批处理开始时，
4）在批次结束时，
5）在纪元开始时，
6）在新纪元结束时
如何使用
安装
```
pip安装kerasplugins
```
``Python
来自kerasplugins导入回调
notify可以是list、dict或set
通知={
“在批处理结束时”，发送批处理结束：丢失0.50精度：0.75
“在纪元结束时”发送纪元结束：损失0.43精度：0.81
}
msg是初始消息
msg=“预测比特币价格”
telegram=callbacks.telegram notify（<；token>；，<；chat\u id>；，msg=msg，notify=notify）
默认情况下频道为“常规”
slack=回调。slack notify（<；slack_token>；，<；channel>；，msg=msg，notify=notify）
model.fit（x_train，y_train，validation_data=[x_test，y_test]，batch_size=256，epochs=10，callbacks=[telegram，slack]）
```
即将推出
1）远程停止训练的能力
欢迎加入QQ群-->： 979659372
