在使用customize train_step()的Keras中，如何在使用customize test_step()评估模型时设置'training=False‘？

在使用customize train_step()的Keras中，我们可以通过在customize test_step()中设置training=False来评估模型。

在Keras中，train_step()和test_step()是用于自定义训练和评估的方法。train_step()用于定义模型在每个训练步骤中的行为，而test_step()用于定义模型在每个评估步骤中的行为。

当我们需要在test_step()中设置'training=False'时，可以使用tf.GradientTape()来记录模型的前向传播过程，并关闭梯度的计算。这样做的目的是确保在评估模型时不会更新模型的参数。

以下是一个示例代码：

@tf.function
def train_step(inputs, labels, model, optimizer, loss_object):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs, training=True)
        loss = loss_object(labels, predictions)
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    return loss

@tf.function
def test_step(inputs, labels, model, loss_object):
    predictions = model(inputs, training=False)
    loss = loss_object(labels, predictions)
    return loss

# 在使用customize train_step()和test_step()的训练循环中，我们可以这样设置'training=False'：

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_dataset:
        train_loss = train_step(inputs, labels, model, optimizer, loss_object)
    
    for test_inputs, test_labels in test_dataset:
        test_loss = test_step(test_inputs, test_labels, model, loss_object)

在上面的示例中，我们在train_step()中使用training=True来确保模型进行训练，而在test_step()中使用training=False来确保模型进行评估。这样可以保证在评估模型时不会更新模型的参数。

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