在自定义Keras回调中使用super

是为了在自定义回调中保留父类回调的功能。Keras是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的回调函数来监控和控制模型训练过程。自定义回调是通过继承Keras中的Callback类来实现的。

在自定义回调中，我们可以重写一些方法来实现自定义的功能，但有时我们也希望保留父类回调的功能。这时就可以使用super来调用父类的方法。

使用super的一般步骤如下：

在自定义回调的构造函数中调用父类的构造函数，以初始化父类的属性。
在需要重写的方法中，使用super调用父类的同名方法，以保留父类的功能。

例如，我们可以自定义一个回调来在每个epoch结束时打印训练集和验证集的准确率：

from keras.callbacks import Callback

class AccuracyCallback(Callback):
    def __init__(self):
        super(AccuracyCallback, self).__init__()

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        super(AccuracyCallback, self).on_epoch_end(epoch, logs)
        train_acc = logs.get('accuracy')
        val_acc = logs.get('val_accuracy')
        print(f'Training accuracy: {train_acc}, Validation accuracy: {val_acc}')

在上面的例子中，我们在构造函数中调用了父类的构造函数，以初始化父类的属性。在on_epoch_end方法中，我们使用super调用了父类的同名方法，以保留父类的功能。

这样，我们就可以在训练过程中使用这个自定义回调来打印准确率了。使用方法如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 添加自定义回调
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[AccuracyCallback()])

在训练过程中，每个epoch结束时，AccuracyCallback会被调用，并打印训练集和验证集的准确率。

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