Как сохранить модель тензорного потока с наилучшими весами

#python #tensorflow #keras

#python #тензорный поток #keras

Вопрос:

Я тренирую LSTM, и для части эпох (диапазон не согласован) во время последовательности обучения 300 эпох он демонстрирует очень хорошую точность в течение значительного промежутка времени. На данный момент я хочу иметь возможность сохранить всю модель целиком, но, похоже, не могу найти способ сделать это, кроме как использовать контрольные точки, а затем восстановить и сохранить новую модель.

Есть ли способ, которым я могу использовать model.save, чтобы захватывать модель только тогда, когда у нее были лучшие веса?

1. Как вы узнаете, что ваша модель имеет наилучшие веса перед следующими шагами? Я чувствую, что если бы вы хотели использовать model.save таким образом, вы могли бы делать это каждую эпоху и сохранять его только в том случае, если результаты будут лучше, чем в прошлые предыдущие эпохи, но это было бы похоже на то, как вы реализовали бы контрольные точки.

2. @user14518362 Как и в случае с контрольными точками, я надеюсь сэкономить на основе потери проверки или какой-либо подобной метрики.

3. Сейчас это не имеет большого значения, поскольку у вас есть ответ, но я хотел сказать больше о том, как потеря проверки или другая метрика, которую вы хотели бы, могли быть рассчитаны только после обучения, и поэтому это не сильно отличалось бы от наличия контрольной точки после каждой эпохи

Ответ №1:

Использовать save _best_only аргумент:

 model_checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_filepath,
    save_weights_only=True,
    monitor='val_accuracy',
    mode='max',
    save_best_only=True)