我正在针对64 * 64图像训练一个简单的VAE模型，我想查看每个时期或每两个批次后生成的图像以查看进度。
当我训练模型时，我会等到训练完成后再看结果。
我试图在Keras中创建一个自定义的回调函数，该函数会生成图像并保存它，但无法执行。可能吗？我找不到类似的东西。
如果您将我引到一个说明如何做的例子或给我看一个例子，那将是很棒的。
注意：我对干净的Keras.callback解决方案感兴趣，而不是在每个时代都进行迭代，训练和生成样本
如果仍然需要，可以在keras中将自定义回调定义为的子类keras.callbacks.Callback：
class CustomCallback(keras.callbacks.Callback):
def __init__(self, save_path, VAE):
self.save_path = save_path
self.VAE = VAE
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
#load the image
#get latent_space with self.VAE.encoder.predict(image)
#get reconstructed image wtih self.VAE.decoder.predict(latent_space)
#plot reconstructed image with matplotlib.pyplot
然后将callback定义为image_callback = CustomCallback(...)并将image_callback放置在回调列表中
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