TensorFlow人脸情绪识别Callback未终止训练问题求助

嘿，我帮你找到了问题的根源！你的代码逻辑基本没问题，但有个非常容易忽略的拼写错误，导致模型没法在准确率达标时停止训练。

核心问题：拼写错误的回调属性 #

在你定义的myCallback类的on_epoch_end方法里，有一行代码写错了：

self.model.stop_traning = True

这里的stop_traning应该是stop_training（注意是training，不是traning，少了一个字母i）。TensorFlow的模型回调依赖stop_training这个内置属性来触发训练终止，拼写错误后，这个属性不会被正确识别，所以哪怕你打印了提示信息，模型也不会执行停止操作。

修正后的Callback类 #

把拼写错误改过来就可以了，同时可以优化一下提示信息，方便你直观看到当前准确率：

class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):  # 这里参数名规范为epoch（单数），不影响功能但更贴合TensorFlow签名
        current_acc = logs.get('accuracy')
        if current_acc > DESIRED_ACCURACY:
            print(f'\n当前准确率达到{current_acc:.4f}，超过目标值{DESIRED_ACCURACY}，终止训练！')
            self.model.stop_training = True  # 修正拼写错误

额外的小提示 #

• 可以在判断时打印当前准确率，方便你调试过程中实时观察训练进度。
• 你的模型结构、数据生成器配置以及训练流程都是正确的，修正拼写问题后就能正常触发终止逻辑了。

验证效果 #

修正后，当训练过程中准确率超过0.999时，模型会立即停止训练，同时输出预设的提示信息，完全符合你的预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14190332