Takže chci použít tf.keras.zpětná volání.ModelCheckpoint v Keras Tuner, ale to, jak si zvolit cestu, kam chcete uložit kontrolní body, nebude vám umožní uložit jej jako soubor s určitým názvem, název přiřazený k soudu a provedení kontroly, pouze spojené do epochy.
To je, pokud jsem jednoduše řečeno tento callback v Keras Tuner, v okamžiku, kdy kontrolní body uložit stane, na konci, já nebudu vědět, jak spojit body uložené na soud a soud popravu, jen aby epochy.
Můžete použít tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint pro Keras tuner stejným způsobem, jak je používán v jiných model uložit kontrolní body.
Po tréninku model s hyperparameters získaných z vyhledávání jak na tomto modelu, můžete definovat model kontrolní body a uložit je jako níže:
hypermodel = tuner.hypermodel.build(best_hps)
# Retrain the model
hypermodel.fit(img_train, label_train, epochs=best_epoch, validation_split=0.2)
import os
checkpoint_path = "training_1/cp.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)
# Create a callback that saves the model's weights
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
save_weights_only=True,
verbose=1)
history = hypermodel.fit(img_train, label_train, epochs=5, validation_split=0.2, callbacks=[cp_callback])
os.listdir(checkpoint_dir)
# Re-evaluate the model
loss, acc = hypermodel.evaluate(img_test, label_test, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
# Loads the weights
hypermodel.load_weights(checkpoint_path)
# Re-evaluate the model
loss, acc = hypermodel.evaluate(img_test, label_test, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
Viz tento odkaz pro více inofrmation na uložit a načíst model kontrolní body.