tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

Сохраняет модель после каждой эпохи.

Наследуется от: Callback

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.callbacks.ModelCheckpoint, `tf.compat.v2.keras.callbacks.ModelCheckpoint`

tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False,
    save_weights_only=False, mode='auto', save_freq='epoch', **kwargs
)

filepath может содержать именованные параметры форматирования, которые будут заполнены значением epoch и ключами в logs (переданными в on_epoch_end).

Например: если filepath равно weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5, то контрольные точки модели будут сохраняться с номером эпохи и значением валидационной ошибки в имени файла.

Аргументы
`filepath`	строка, путь для сохранения файла модели.
`monitor`	величина для отслеживания.
`verbose`	режим отображения, 0 или 1.
`save_best_only`	если `save_best_only=True`, самая последняя лучшая модель в соответствии с отслеживаемой величиной не будет перезаписана.
`mode`	один из {auto, min, max}. Если `save_best_only=True`, решение о перезаписи текущего файла сохранения принимается на основе максимизации или минимизации отслеживаемой величины. Для `val_acc`, это должно быть `max`, для `val_loss` это должно быть `min`, и т.д. В режиме `auto`, направление автоматически определяется по имени отслеживаемой величины.
`save_weights_only`	если True, то будут сохранены только веса модели (`model.save_weights(filepath)`), иначе сохраняется вся модель (`model.save(filepath)`).
`save_freq`	`'epoch'` или целое число. При использовании `'epoch'`, обратный вызов сохраняет модель после каждой эпохи. При использовании целого числа обратный вызов сохраняет модель в конце пакета, после обработки такого-то количества образцов с момента последнего сохранения. Обратите внимание, что если сохранение не выровнено с эпохами, отслеживаемая метрика может быть менее надежной (она может отражать всего 1 пакет, поскольку метрики сбрасываются в каждой эпохе). По умолчанию `'epoch'`
`**kwargs`	Дополнительные аргументы для обратной совместимости. Возможный ключ `period`.

Аргументы
`epoch`	целое число, индекс эпохи.
`logs`	словарь. В настоящее время для этого метода данные в этот аргумент не передаются, но это может измениться в будущем.

Аргументы
`batch`	целое число, индекс пакета в текущей эпохе.
`logs`	словарь. Имеет ключи `batch` и `size`, представляющие текущий номер пакета и размер пакета.

Аргументы
`batch`	целое число, индекс итерации в текущей эпохе.
`logs`	словарь. Содержит ключи `batch` и `size`, представляющие текущий номер итерации и размер итерации.

Аргументы
`epoch`	целое число, индекс эпохи.
`logs`	словарь, результаты метрик для этой эпохи обучения и для эпохи валидации, если валидация выполняется. Ключи результатов валидации имеют префикс `val_`.

tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

Просмотр псевдонимов

Методы

on_batch_begin

on_batch_end

on_epoch_begin

on_epoch_end

on_predict_batch_begin

on_predict_batch_end

on_predict_begin

on_predict_end

on_test_batch_begin

on_test_batch_end

on_test_begin

on_test_end

on_train_batch_begin

on_train_batch_end

on_train_begin

on_train_end

set_model

set_params

`on_batch_begin`

`on_batch_end`

`on_epoch_begin`

`on_epoch_end`

`on_predict_batch_begin`

`on_predict_batch_end`

`on_predict_begin`

`on_predict_end`

`on_test_batch_begin`

`on_test_batch_end`

`on_test_begin`

`on_test_end`

`on_train_batch_begin`

`on_train_batch_end`

`on_train_begin`

`on_train_end`

`set_model`

`set_params`