在没有显式model.fit的情况下设置tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint,可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
model = tf.keras.Sequential()
# 添加模型层
...
model.compile(...)
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(filepath='path/to/save/model.h5',
save_weights_only=True,
monitor='val_loss',
mode='min',
save_best_only=True)
filepath
:指定保存模型的路径和文件名。save_weights_only
:设置为True,只保存模型的权重而不保存整个模型。monitor
:选择一个指标来监测,例如验证集上的损失函数值。mode
:设置为'min',表示监测指标的最小值时保存模型。save_best_only
:设置为True,只保存在监测指标上最好的模型。model.fit(x_train, y_train,
validation_data=(x_val, y_val),
epochs=10,
callbacks=[checkpoint_callback])
这样,在每个训练周期结束时,回调函数将根据设置的条件自动保存模型的权重到指定的路径。如果设置了save_best_only=True
,则只保存在验证集上表现最好的模型。
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