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這篇文章主要講解了keras保存最佳訓(xùn)練模型的方法，內(nèi)容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。

在黃州等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、做網(wǎng)站 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需搭建網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計(jì),全網(wǎng)整合營銷推廣,外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè),黃州網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

1、只保存最佳的訓(xùn)練模型

2、保存有所有有提升的模型

3、加載模型

4、參數(shù)說明

只保存最佳的訓(xùn)練模型

from keras.callbacks import ModelCheckpoint
 
filepath='weights.best.hdf5'
  # 有一次提升, 則覆蓋一次.
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1,save_best_only=True,mode='max',period=2) callbacks_list = [checkpoint]
 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.Adam(lr=2e-6,decay=1e-7),metrics=['acc'])
 
history1 = model.fit_generator(
     train_generator,
     steps_per_epoch=100,
     epochs=40,
     validation_data=validation_generator,
     validation_steps=100, callbacks=callbacks_list)

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