Keras—ModelCheckpoint

不管是Tensorboard还是保存最好的模型,都需要用到Keras的一个重要模块: keras.callbacks
比如Tensorboard是:

from keras.callback import Tensorboad

keras.callbacks在model.fit中发挥作用,写法是:

from keras.callbacks import Tensorboard
......
tensorboard = Tensorboard(log_dir='log(就是你想存事件的文件夹)')
callback_lists = [tensorboard]  #因为callback是list型,必须转化为list
model.fit(x_train,y_train,bach_size=batch_size,epochs=epoch,shuffle='True',verbose='True',callbacks=callback_lists)

效果如下:

keras保存最好的模型也用到keras.callbacks,用法如下: ModelCheckpoint

from keras.callbacks import ModelCheckpoint
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath=file_name(就是你准备存放最好模型的地方), monitor='val_acc'(或者换成你想监视的值,比如acc,loss,val_loss,其他值应该也可以,还没有试),verbose=1(如果你喜欢进度条,那就选1,如果喜欢清爽的就选0,verbose=冗余的),save_best_only='True'(只保存最好的模型,也可以都保存),mode='auto'(如果监视器monitor选val_acc, mode就选'max',如果monitor选acc,mode也可以选'max',如果monitor选loss,mode就选'min'),一般情况下选'auto',period=1(checkpoints之间间隔的epoch数))

参数

keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)
filename：字符串，保存模型的路径
monitor：需要监视的值：'val_acc','val_loss','loss','acc'
verbose：信息展示模式，0或1
save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，
例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，
当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。
save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）
period：CheckPoint之间的间隔的epoch数

参考文献：https://www.jianshu.com/p/0711f9e54dd2

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keras.callbacks在model.fit中发挥作用,写法是:

效果如下:

keras保存最好的模型也用到keras.callbacks,用法如下: ModelCheckpoint

参数

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