# 如何修改Task内置方法? 了解如何修改Task内置方法,我们首先了解下Task中的事件。 Task定义了[组网事件]()和[运行事件]()。其中运行事件的工作流程如下图。

**NOTE:** * 图中提到的运行设置config参见[RunConfig说明]() * "finetune_start_event","finetune_end_event","predict_start_event","predict_end_event","eval_start_event","eval_end_event"等事件是用于打印相应阶段的日志信息。"save_ckpt_interval_event"事件用于保存当前训练的模型参数。"log_interval_event"事件用于计算模型评价指标以及可视化这些指标。 如果您需要对图中提到的事件的具体实现进行修改,可以通过Task提供的事件回调hook机制进行改写。 如你想要改变任务评价指标,如下示例中将PaddleHub默认的accuracy评价指标改为F1评价指标。同时还想用自定义的可视化工具可视化模型训练过程,如下示例将可视化工具改写为tb-paddle。则你需要改写评估方法[log_interval_event]()。这时候你可以用Hook实现。具体使用方法如下: ```python import numpy as np def calculate_f1_np(preds, labels): # 计算F1分数 # preds:预测label # labels: 真实labels # 返回F1分数 preds = np.array(preds) labels = np.array(labels) tp = np.sum((labels == 1) & (preds == 1)) tn = np.sum((labels == 0) & (preds == 0)) fp = np.sum((labels == 0) & (preds == 1)) fn = np.sum((labels == 1) & (preds == 0)) p = tp / (tp + fp) if (tp + fp) else 0 r = tp / (tp + fn) if (tp + fn) else 0 f1 = (2 * p * r) / (p + r) if p + r else 0 return f1 # 自定义评估方法实现 def calculate_metrics(self, run_states): # run_states: list类型,每个元素是一个RunState对象,指明了该step的运行状态 # 返回评估得分,平均损失值和平局运行速度 loss_sum = acc_sum = run_examples = 0 run_step = run_time_used = 0 all_labels = np.array([]) all_infers = np.array([]) for run_state in run_states: run_examples += run_state.run_examples run_step += run_state.run_step loss_sum += np.mean( run_state.run_results[-1]) * run_state.run_examples acc_sum += np.mean( run_state.run_results[2]) * run_state.run_examples np_labels = run_state.run_results[0] np_infers = run_state.run_results[1] all_labels = np.hstack((all_labels, np_labels.reshape([-1]))) all_infers = np.hstack((all_infers, np_infers.reshape([-1]))) run_time_used = time.time() - run_states[0].run_time_begin avg_loss = loss_sum / run_examples run_speed = run_step / run_time_used scores = OrderedDict() f1 = calculate_f1_np(all_infers, all_labels) scores["f1"] = f1 return scores, avg_loss, run_speed # 利用自定义可视化工具tb-paddle记录训练过程中的损失值,评估指标等 from tb_paddle import SummaryWriter tb_writer = SummaryWriter("PATH/TO/LOG") def record_value(evaluation_scores, loss, s) tb_writer.add_scalar( tag="Loss_{}".format(self.phase), scalar_value=loss, global_step=self._envs['train'].current_step) log_scores = "" for metric in evaluation_scores: self.tb_writer.add_scalar( tag="{}_{}".format(metric, self.phase), scalar_value=scores[metric], global_step=self._envs['train'].current_step) log_scores += "%s=%.5f " % (metric, scores[metric]) print("step %d / %d: loss=%.5f %s[step/sec: %.2f]" % (self.current_step, self.max_train_steps, avg_loss, log_scores, run_speed)) # 改写_log_interval_event实现 def new_log_interval_event(self, run_states): # 改写的事件方法,参数列表务必与PaddleHub内置的相应方法保持一致 print("This is the new log_interval_event!") scores, avg_loss, run_speed = calculate_metrics(run_states) record_value(scores, avg_loss, run_speed) # 利用Hook改写PaddleHub内置_log_interval_event实现,需要2步(假设task已经创建好) # 1.删除PaddleHub内置_log_interval_event实现 # hook_type:你想要改写的事件hook类型 # name:hook名字,“default”表示PaddleHub内置_log_interval_event实现 task.delete_hook(hook_type="log_interval_event", name="default") # 2.增加自定义_log_interval_event实现(new_log_interval_event) # hook_type:你想要改写的事件hook类型 # name: hook名字 # func:自定义改写的方法 task.add_hook(hook_type="log_interval_event", name="new_log_interval_event", func=new_log_interval_event) # 输出hook信息 task.hook_info() ``` **NOTE:** * 关于上述提到的run_states参见[RunEnv说明]() * tb-paddle详细信息参见[官方文档](https://github.com/linshuliang/tb-paddle) * 改写的事件方法,参数列表务必与PaddleHub内置的相应方法保持一致。 * 只支持改写/删除以下事件hook类型: "build_env_start_event","build_env_end_event","finetune_start_event","finetune_end_event","predict_start_event","predict_end_event","eval_start_event","eval_end_event","log_interval_event","save_ckpt_interval_event","eval_interval_event","run_step_event"。 * 如果想要改写组网事件,Hook不支持。改写组网事件参见[自定义Task]()。 * 如何创建Task,参见[PaddleHub迁移学习示例](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/demo)