keras.models中metrics_updates

在Keras中，`metrics_updates`是一个字典，用于指定在每个批次结束时计算度量值的更新方式。键是度量指标的名称，值是更新函数，该函数接受两个参数：度量值张量和新的批次张量，返回新的度量值张量。

例如，以下代码指定了一个叫做`accuracy`的度量指标，并将其更新函数设置为`binary_accuracy`：

model.compile(optimizer='sgd', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.metrics_updates = {'accuracy': keras.metrics.binary_accuracy(model.output, y_true)}

这里，`model.output`是模型的输出张量，`y_true`是目标值张量。`binary_accuracy`将计算输出张量和目标值张量之间的二元交叉熵损失，并返回准确度度量值。

在训练过程中，Keras将在每个批次结束时计算度量值，并使用`metrics_updates`中指定的更新函数更新度量值。这使得我们可以自定义度量值计算和更新方式，以满足特定需求。

相关问题

'RMSprop' object has no attribute 'get_updates'

根据提供的引用内容，出现'RMSprop' object has no attribute 'get_updates'的错误是由于使用了RMSprop优化器，但该优化器没有get_updates方法导致的。下面是一个示例代码，演示了如何使用RMSprop优化器：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import RMSprop

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
optimizer = RMSprop(lr=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们使用RMSprop优化器来编译模型，并使用fit方法来训练模型。请注意，lr参数是RMSprop优化器的学习率。