time since chkpt

“chkpt”通常指的是checkpoint，是在机器学习训练过程中保存模型参数的一种方式。如果您想知道距离上一次保存checkpoint的时间，您需要查看模型训练的日志或代码中的相关参数设置。如果您无法查找到这些信息，您可以尝试在训练代码中添加记录checkpoint时间的代码，以便下次查询时可以更方便地获取这些信息。

相关问题

lag at chkpt

“lag at chkpt”可能指的是在checkpoint时出现了延迟。这种情况通常是由于模型参数较大或者硬盘速度较慢导致的。为了减少这种延迟，您可以尝试减小模型的大小或者将模型参数保存到更快的存储介质中，例如SSD硬盘或者内存中。此外，您也可以尝试调整checkpoint的频率，以便在每次checkpoint时保存更少的参数，从而减少延迟。

callbacks_list = [tb_call, lr_scheduler_call, lr_plateau_call, chkpt_call]

这是一个回调函数列表，用于在训练神经网络模型时执行一些特定的操作。 回调函数可以在每个训练批次或每个训练周期之后执行，以监控模型的性能并进行调整。

在这个列表中，`tb_call` 是用于在TensorBoard中可视化训练进度的回调函数，`lr_scheduler_call` 是用于调整学习率的回调函数，`lr_plateau_call` 是用于在验证集的性能停止提升时降低学习率的回调函数，`chkpt_call` 是用于保存模型检查点的回调函数。

这些回调函数可以根据需要进行修改或替换，以执行特定的操作或监控模型的不同方面。