编写自定义训练和评估循环是深度学习中的一项关键任务，它允许开发者对模型的训练过程进行细粒度控制。这种灵活性使得我们能够集成自定义的损失函数、优化器以及评估指标，从而优化模型的性能。同时，自定义循环也为数据加载、预处理和异常处理提供了更多可能性。尽管编写自定义循环需要一定的技术储备，但它带来的精确控制和性能优化使得这一努力变得值得。总之，自定义训练和评估循环是深度学习实践者探索模型性能、优化训练过程的重要工具。
本资源代码是《深度学习模型keras第八讲：编写自定义训练和评估循环》的配套代码，配合使用，加深学习的印象。
