ModelCheckpoint 回调函数

ModelCheckpoint 是 TensorFlow 中的一个回调函数，用于在训练过程中保存最佳的模型参数。该函数可以在模型训练过程中的某个时刻自动保存模型，以便后续使用。常见的参数包括：

- filepath：保存模型的路径；
- monitor：要监视的指标，如 val_loss、val_accuracy 等；
- verbose：输出保存信息的详细程度，0 表示不输出，1 表示输出；
- save_best_only：是否只保存最好的模型，如果为 True，则只有当监视指标有提高时才会保存模型；
- mode：监视指标的模式，如 max、min 等。

例如，可以使用下面的代码来创建一个 ModelCheckpoint 回调函数：

checkpoint_path = './model_pth/cnn.h5'
checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, 
                                                 monitor='val_accuracy', 
                                                 verbose=1,
                                                 save_best_only=True, 
                                                 mode='max')

该代码会将模型保存在 `./model_pth/cnn.h5` 路径下，并且在每次验证准确率有提高时自动保存，只保留最好的模型。