WARNING:tensorflow:`period` argument is deprecated. Please use `save_freq` to specify the frequency in number of batches seen. Epoch 1/150 10330/10330 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0191 - mae: 0.0199 - mse: 0.0191Traceback (most recent call last):

这是一段 TensorFlow 的警告信息和训练神经网络时可能出现的错误信息。警告信息指出`period`参数已经被弃用，应该使用`save_freq`参数来指定保存模型的频率。而错误信息则可能是由于训练过程中出现了异常导致的，需要根据实际情况进行调试。如果您能提供更多的上下文信息和代码，我可以更好地帮助您解决问题。

相关问题

WARNING:tensorflow:`period` argument is deprecated. Please use `save_freq` to specify the frequency in number of batches seen.

这个警告信息是因为在 TensorFlow 中使用了已经被弃用的 `period` 参数，建议使用新的参数 `save_freq` 来指定保存模型的频率。

在 TensorFlow 2.x 中，`tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint` 回调函数的 `period` 参数已经被弃用，取而代之的是 `save_freq` 参数。`save_freq` 参数可以指定保存模型的频率，可以是训练样本数、批次数或周期数等。例如，`save_freq=1` 表示每个 epoch 结束时保存一次模型。

可以将 `period` 参数替换为 `save_freq` 参数，例如：

checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_path,
    save_weights_only=True,
    save_freq='epoch',  # 每个 epoch 结束时保存一次模型
    verbose=1)

这样就可以避免出现 `period` 参数被弃用的警告信息。需要注意的是，如果使用的是 TensorFlow 1.x 版本，可能需要查看相应版本的文档来确定正确的参数使用方法。

tensorflow:`period` argument is deprecated. Please use `save_freq` to specify the frequency in number of batches seen.

这个问题是关于TensorFlow的警告信息。在TensorFlow 2.4版本中，`period`参数已经被弃用，应该使用`save_freq`参数来指定每个模型保存的频率。具体来说，`save_freq`参数可以设置为整数，表示在训练期间看到的批次数，或者设置为`tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint`回调函数。例如，`save_freq=1000`表示每1000批次保存一次模型。需要注意的是，这个参数仅在使用`fit()`方法训练模型时才有效。