ModelCheckpoint怎么用

ModelCheckpoint是Keras中的一个回调函数，用于在训练期间定期保存模型的权重。

以下是使用ModelCheckpoint的步骤：

1. 导入ModelCheckpoint模块：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

2. 实例化ModelCheckpoint对象：

checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')

其中，参数说明如下：

- `filepath`：保存模型权重的路径。
- `monitor`：监测的指标，如val_loss或val_acc。
- `verbose`：日志显示模式，0为不显示，1为显示。
- `save_best_only`：是否只保存最好的模型，如果为True，则只保存在验证集上性能最好的模型。
- `mode`：监测指标的计算模式，如min表示监测指标越小越好，max表示越大越好，auto表示自动选择。

3. 将ModelCheckpoint对象作为回调函数传递给fit()方法：

model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[checkpoint])

在训练过程中，每次监测的指标（如val_loss）有所改变时，ModelCheckpoint会自动将当前模型权重保存到指定的路径中。

注意：在使用ModelCheckpoint时，需要提前创建好保存权重的文件夹。