if __name__ == '__main__': filepath = './models/table-line-fine.h5' ##模型权重存放位置 checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=filepath, monitor='loss', verbose=0, save_weights_only=True, save_best_only=True) rlu = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.1, patience=5, verbose=0, mode='auto', cooldown=0, min_lr=0) model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) paths = glob('./train/dataset-line/*/*.json') ##table line dataset label with labelme trainP, testP = train_test_split(paths, test_size=0.1) print('total:', len(paths), 'train:', len(trainP), 'test:', len(testP)) batchsize = 4 trainloader = gen(trainP, batchsize=batchsize, linetype=1) testloader = gen(testP, batchsize=batchsize, linetype=1) model.fit_generator(trainloader, steps_per_epoch=max(1, len(trainP) // batchsize), callbacks=[checkpointer], validation_data=testloader, validation_steps=max(1, len(testP) // batchsize), epochs=30)

这段代码是用来训练一个模型的。首先，它会定义一个模型权重的存放位置。然后，它会使用 ModelCheckpoint 和 ReduceLROnPlateau 两个回调函数。其中 ModelCheckpoint 会在每个 epoch 结束后保存模型的权重，只保存最好的那个模型。而 ReduceLROnPlateau 则会在训练过程中，如果发现 loss 不再减少，就会将学习率降低一些，以便更好的收敛。接下来，代码会使用 Adam 优化器和 binary_crossentropy 损失函数来编译模型，并定义了一个数据集的路径。在训练数据集和测试数据集上分别进行训练和验证，并设置了一个 epoch 的数量。

相关问题

npm install chromedriver --chromedriver_cdnurl=http://cdn.npm.taobao.org/dist/chromedriver

根据提供的引用内容，安装 chromedriver 可以使用以下几种方式：

1. 先删除 node_modules 文件夹，然后执行命令：npm install chromedriver --chromedriver_cdnurl=http://cdn.npm.taobao.org/dist/chromedriver。

2. 直接执行命令：npm install chromedriver --chromedriver_cdnurl=http://cdn.npm.taobao.org/dist/chromedriver。

3. 根据自己的下载地址，执行命令：npm install chromedriver --chromedriver_filepath=文件地址。

这三种方式都可以安装 chromedriver，具体选择哪一种方式取决于你的需求和环境。

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

好的，你可以将最佳权重保存路径添加到代码中，如下所示：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import os

# 加载数据集
with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 构建词典
vocab = sorted(set(data))
char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)}
idx2char = np.array(vocab)

# 将文本数据转换为数字
text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in data])

# 定义训练数据和标签
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(data) // (seq_length + 1)

char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)

sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)

def split_input_target(chunk):
    input_text = chunk[:-1]
    target_text = chunk[1:]
    return input_text, target_text

dataset = sequences.map(split_input_target)

BATCH_SIZE = 128
BUFFER_SIZE = 10000

dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

# 构建模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024

def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
                                  batch_input_shape=[batch_size, None]),
        tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
                            return_sequences=True,
                            stateful=True,
                            recurrent_initializer='glorot_uniform'),
        tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
    ])
    return model

model = build_model(
    vocab_size=len(vocab),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units,
    batch_size=BATCH_SIZE)

# 定义损失函数
def loss(labels, logits):
    return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

# 定义检查点
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True)

# 定义最佳权重检查点
BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'
best_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(BEST_MODEL_PATH,
                                                      monitor='val_loss',
                                                      save_best_only=True,
                                                      mode='min',
                                                      save_weights_only=True)

# 训练模型
EPOCHS = 50

history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback, best_checkpoint])

# 生成诗歌
def generate_text(model, start_string):
    num_generate = 100
    input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]
    input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
    text_generated = []
    temperature = 1.0

    model.reset_states()
    for i in range(num_generate):
        predictions = model(input_eval)
        predictions = tf.squeeze(predictions, 0)

        predictions = predictions / temperature
        predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()

        input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)

        text_generated.append(idx2char[predicted_id])

    return (start_string + ''.join(text_generated))

# 加载检查点
model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1)

model.load_weights(BEST_MODEL_PATH)

model.build(tf.TensorShape([1, None]))

# 生成一首诗
print(generate_text(model, start_string=u"山中"))

现在，模型将保存最佳的权重到文件 `best_model.h5`。