mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_save_path, monitor='loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')
时间: 2024-02-15 19:27:16 浏览: 119
这是一个在 Keras 中使用的回调函数,用于在训练过程中保存模型的权重。具体来说,它会在每个训练 epoch 结束时检查当前模型的损失值(由 `monitor='loss'` 指定),如果它比之前的最佳损失值要小,则保存当前模型的权重到指定的文件路径 `filepath` 中。其中,`save_best_only=True` 表示仅在当前损失值是最佳损失值时才保存权重;`save_weights_only=True` 表示仅保存模型的权重,而不包括模型本身;`mode='min'` 表示最小化损失值;`verbose=1` 表示输出保存权重的信息。
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mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_save_path, monitor='tf.math.multiply_2_loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')
这段代码使用 Keras 中的 ModelCheckpoint 回调函数来在训练过程中保存模型的权重。它的参数包括:
- filepath:保存模型权重的路径,可以是一个字符串模板,其中包含 epoch 和模型指标的变量。
- monitor:监控的指标,当指标改善时,自动保存模型权重。
- verbose:输出日志的详细程度。这里设置为 1,表示输出保存模型权重的详细信息。
- save_best_only:是否只保存指标最好的模型权重。
- save_weights_only:是否仅保存模型权重,而不是整个模型。
- mode:监控指标的模式,可以是 'auto', 'min', 'max' 中的一个。这里设置为 'min',表示监控的指标越小越好。
- save_freq:保存模型权重的频率。这里设置为 'epoch',表示每个 epoch 结束时保存一次模型权重。
返回值是一个 ModelCheckpoint 回调函数对象 mc。在训练模型时,可以将此对象作为参数传递给 fit_generator 函数,以便在训练过程中自动保存模型权重。
mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_path, monitor='val_tf.math.multiply_2_loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')
这段代码是在创建一个 Keras 回调函数,用于在训练过程中保存模型的权重。其中,参数 `filepath` 指定保存权重的路径和文件名,参数 `monitor` 指定监控的指标,当该指标在验证集上改善时,就会保存模型权重。在这里,监控的指标是 `val_tf.math.multiply_2_loss`,它是验证集上的损失函数。参数 `verbose` 控制输出信息的详细程度,如果为 1,则在保存时输出信息。参数 `save_best_only` 为 True,表示只保存在验证集上表现最好的模型权重。参数 `save_weights_only` 为 True,表示只保存权重,而不保存整个模型。参数 `mode` 为 min,表示监控的指标应该越小越好。参数 `save_freq` 表示保存频率,这里设置为每个 epoch 结束时保存一次。
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