save_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'saved_models') filepath = "model_{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5" checkpoint = ModelCheckpoint(os.path.join(save_dir, filepath), monitor='val_acc',verbose=1, save_best_only=True)

这段代码是用来设置模型检查点的。在训练深度学习模型时，我们通常会在每个 epoch 结束时评估模型在验证集上的表现。为了避免过拟合，我们可以在验证集上表现最好的模型进行保存。这就是所谓的“检查点”。

在这段代码中，我们首先定义了一个保存模型的目录 `save_dir`，它是当前工作目录下的 `saved_models` 目录。然后我们定义了一个文件名 `filepath`，它包含了两个变量 `epoch` 和 `val_acc`，分别表示当前模型所处的 epoch 数和在验证集上的准确率。这样每个 epoch 结束时，Keras 就会将模型保存到 `save_dir` 目录下，并且文件名会包含当前 epoch 数和验证集准确率。

最后，我们使用 `ModelCheckpoint` 该类来设置检查点。`monitor` 参数指定了需要监控的指标，这里是验证集准确率；`verbose` 参数指定了日志输出的详细程度，这里设置为 1 表示输出较详细；`save_best_only` 参数指定是否只保存在验证集上表现最好的模型。