如何将训练完的参数文件保存起来
时间: 2023-12-29 17:05:54 浏览: 27
在 Keras 中,可以使用 ModelCheckpoint 回调函数来保存训练过程中的模型参数文件。具体操作步骤如下:
1. 导入 ModelCheckpoint 回调函数:
```python
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
```
2. 创建 ModelCheckpoint 回调函数对象,设置参数文件保存的路径和保存的条件等:
```python
# 定义参数文件保存的路径
filepath = "weights-improvement-{epoch:02d}-{val_accuracy:.2f}.hdf5"
# 创建 ModelCheckpoint 回调函数对象
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')
```
其中,filepath 参数是保存模型参数文件的路径,可以使用类似于上面提到的格式化字符串来动态设置文件名。monitor 参数是衡量模型性能的指标,这里设置为验证集上的准确率(val_accuracy),verbose 参数是指定输出信息的详细程度,设置为 1 表示输出详细信息,save_best_only 参数是指定是否只保存最好的模型参数文件,mode 参数是指定指标的优化方向,这里设置为最大值(max)。
3. 在模型的 fit() 方法中,将 ModelCheckpoint 回调函数对象作为回调函数传入:
```python
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=128, callbacks=[checkpoint])
```
这样,在模型训练过程中,当验证集上的准确率达到最高值时,就会将当前的模型参数保存到指定的文件中,以便后续使用。