keras中的类ModelCheckpoint讲的比较通俗的文章

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博客链接指向关于在Keras中检查点深度学习模型的内容，涉及深度学习领域，利用Keras工具对模型进行检查点操作，有助于模型训练和优化等信息技术相关内容。

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Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章：keras中的模型保存与加载(详解Checkpoint&md5&模型序列化)
weixin_43178406的博客
05-18 4万+
1. 模型保存与加载：综述 2. 前提总结 3. 仅保存模型权重 3.1 在内存中将权重进行迁移 3.2 将权重保存到磁盘上 3.2.1 Checkpoint(检查点) 3.2.2 使用tf.train.checkpoint()保存多个检查点 3.2.3 使用tf.train.checkpoint加载多个检查点 3.2.4 tf.train.checkpoint保存和加载单一检查点 3.2.5 save_weights保存检查点 3.2.6 save_weights保存成HDF5格式 4. 仅保存模型架构
[Python图像识别] 五十.Keras构建AlexNet和CNN实现自定义数据集分类详解
杨秀璋的专栏
04-10 6349
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。上一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识，这篇文章将详细讲解如何利用Keras构建AlexNet和CNN模型，实现自定义数据集的图像分类，并进行详细的对比。希望对您有所帮助！让我们开始吧，且看且珍惜。
ModelCheckpoint
无聊的豆奶
09-20 7018
以指定频率保存 Keras 模型或权重。
ModelCheckpoint详解
Zack的博客
07-03 4万+
问题描述 使用keras搭建模型，训练时验证集上val_acc达到1了，但在测试数据集上面模型还没有完全收敛。由于在ModelCheckpoint的参数设置时设置了仅保留最佳模型，导致无法保存最新的更好的模型。 ModelCheckpoint 函数原型 keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', ...
ModelCheckpoint()
深度菜鸡-达闻西的博客
12-01 367
在这里插入图片描述
【DeepSpeed】模型检查点（Model Checkpointing）：保存和恢复模型状态
最新发布
彬彬侠的博客
04-16 1338
模型检查点（Model Checkpointing）是指在训练过程中定期保存模型参数、优化器状态和训练状态，以便在训练中断（如硬件故障）或需要恢复时继续训练。DeepSpeed 提供高效的模型检查点机制，特别针对分布式训练和大规模模型优化。保存内容：模型参数（weights），优化器状态（如 Adam 的动量和方差），学习率调度器状态，训练元数据（如当前 epoch、step）。分布式优化：在 ZeRO（零冗余优化器）模式下，参数和优化器状态分片存储，自动收集并保存完整状态，支持将检查点保存到磁盘
ModelCheckpoint技术
averyborton的博客
11-17 1771
在神经网络的训练学习过程中，常常需要把训练好的模型保存下来，ModelCheckpoint技术就是一种很实用的模型保存与改进方法。 在keras中通过回调API实现Checkpoint功能，本质上是callbacks的一个类。使用前需要从keras库中调用： from kearas.callbacks import ModelCheckpoint ModelCheckpoint的一般格式是： checkpoint = ModelCheckpoint(filename, monitor='loss', ve
Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第九章：模型训练和预测的三种方法(fit&tf.GradientTape&train_step&tf.data)
weixin_43178406的博客
05-16 6万+
文章目录1. 模型训练和预测步骤2. 使用内置方法fit进行训练和评估2.1 简单案例解析2.2 compile编译2.3 处理非标准化的损失和评估指标：add_loss&add_metric2.4 自动切分验证集2.5 使用tf.data数据进行训练2.6 使用tf.keras.utils.Sequence数据进行训练2.7 多输出，指定不同的损失函数和评估指标2.8 样本不均衡：类权重和样本权重2.9 使用回调(callbacks)2.10 学习率衰减3. 从头开始编写循环训练3.1 fit源码
Tensorflow2.x tf.keras.callbacks函数分析
爱在深秋
06-04 1316
Tensorflow2.x callbacks函数分析前言新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 前言 你好！ 博主在使用tensorflow做深度学习的研究时，发现这一块的内容水太深了，tensorflow目前最
tf第七讲：模型保存与加载（tf.train.Saver()&tf.saved_model）及fine_tune(梯度冻结)
weixin_43178406的博客
03-10 2万+
本文主要介绍了tf第七讲：模型保存与加载（tf.train.Saver()&tf.saved_model）及fine_tune(梯度冻结)，希望能对学习TensorFlow的同学有所帮助。 本文讲解了tf中模型保存和加载的方法，方法共两种。一种为tf.train.Saver，一种为tf.saved_model。两种方法均详细讲解了如何保存，如何加载，并附有完整的代码实战。
Keras笔记——ModelCheckpoint
热门推荐
积沙成塔
07-01 6万+
参考：https://machinelearningmastery.com/check-point-deep-learning-models-keras/https://keras.io/callbacks/http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/语法keras.callbacks.ModelCheckpoint(filep...
2024-05-09 问AI: 在深度学习中，什么是模型检查点？
baidu_24377669的博客
05-09 1437
在深度学习中，“模型检查点”（Model Checkpoint）是指训练过程中的一个保存点，它包含了模型在那一特定时刻的权重、配置和优化器的状态等信息。通常，模型检查点会包括除了模型参数之外的其他信息，如学习率、优化器的状态等，以便在恢复训练时能够保持这些状态，确保训练过程的连续性。在实际应用中，模型检查点还可以用于分布式训练，使得不同节点上的训练可以无缝连接，共同推进模型的训练进程。模型检查点的主要作用是在训练过程中定期保存模型的状态，以便在必要时可以恢复训练，避免从头开始重新训练。
DiAD代码逐行理解train.py-ModelCheckpoint
m0_37737957的博客
07-13 609
1、ModelCheckpoint类简单介绍 2、使用ModelCheckpoint类实现模型保存的示例
【AI设计模式】05-检查点模式（CheckPoints）：如何定期存储模型？
Kenji_Shinji的博客
09-05 2403
是指通过周期性（迭代/时间）的保存模型的完整状态，在模型训练失败时，可以从保存的检查点模型继续训练，以避免训练失败时每次都需要从头开始带来的训练时间浪费。检查点模式适用于模型训练时间长、训练需要提前结束、fine-tune等场景，也可以拓展到异常时的断点续训场景。
[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题
DexterLei
05-18 7335
问题描述 在使用 callbacks.ModelCheckpoint() 并进行多 gpu 并行计算时，callbacks 函数会报错： TypeError: can't pickle ...(different text at different situation) objects 这个错误形式其实跟使用多 gpu 训练时保存模型不当造成的错误比较相似： To save th...
神经网络训练中回调函数的使用
qq_74722169的博客
12-04 931
通过使用回调函数，可以在模型训练过程中实现更多的灵活性和自定义功能。例如，可以根据验证集的损失来选择最佳的模型参数，或者在训练过程中动态调整学习率以提高模型的收敛速度和性能。回调函数使得训练过程更加可控和高效，并提供了一种灵活的方式来处理各种训练中的需求和场景。但是编写自定义回调是Keras包含的最好的特性之一，它允许执行高度特定的操作。但是，请注意，构造它比使用默认回调要复杂得多。我们的自定义回调将采用类的形式。
【重点学习】模型训练过程中回调函数的作用
weixin_44943389的博客
03-04 774
在Keras中，回调函数（Callbacks）是在训练过程中（在某些特定时刻）被调用的一组函数，用于执行一些任务。这些回调函数通过监控训练过程中的某些指标，帮助我们更有效地训练模型，防止过拟合，并在合适的时候调整学习率，从而提高模型的性能。: 当一个指标停止提升时，用于减少学习率。如果在一定数量的epoch之后，验证损失没有改善，那么将学习率减少一个因子。: 用于在训练过程中保存模型。它可以保存训练过程中的最佳模型，也可以每个epoch后保存模型。个epoch没有改善时，训练将停止。: 用于提前终止训练。
测试不同的优化器 ModelCheckpoint，加载模型验证
Jiashilin
06-10 616
测试不同的优化器 ModelCheckpoint，加载模型验证 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: Jia ShiLin import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from...
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
03-17
### Keras 中使用 ModelCheckpoint 进行模型保存和回调配置 在 Keras 中，`ModelCheckpoint` 是一种非常实用的回调函数，它允许用户在训练期间自动保存模型或其权重。通过这种方式，可以在训练完成后轻松恢复模型的最佳状态。 #### 导入 `ModelCheckpoint` 要使用 `ModelCheckpoint`，首先需要从 Keras 的回调模块中将其导入： ```python from keras.callbacks import ModelCheckpoint ``` #### 配置 `ModelCheckpoint` `ModelCheckpoint` 可以通过多种参数进行灵活配置。以下是常用的几个参数及其作用说明[^1]: - **filepath**: 定义保存模型文件的路径和名称模式。可以通过占位符 `{epoch}` 和 `{val_loss:.2f}` 动态命名文件名。 - **monitor**: 指定监控的指标，默认为 `'val_loss'`，也可以设置为其他指标如 `'accuracy'` 或 `'val_accuracy'`。 - **save_best_only**: 如果设为 `True`，则仅当监测值有改进时才保存模型。 - **mode**: 设置检测目标是以最大化还是最小化为目标。通常对于损失函数使用 `'min'`，而对于准确率使用 `'max'`。 - **verbose**: 控制日志显示级别，0 表示静默，1 则会在每次保存时打印消息。 下面是一个典型的配置例子： ```python checkpoint = ModelCheckpoint( filepath='best_model.h5', # 文件保存路径 monitor='val_loss', # 监控验证集上的损失 save_best_only=True, # 仅保存最优模型 mode='min', # 'min'表示当监控值减少时保存 verbose=1 # 显示保存信息 ) ``` #### 将 `ModelCheckpoint` 添加到训练过程中 一旦定义好 `ModelCheckpoint` 实例，就可以将其作为回调列表的一部分传递给 `model.fit()` 方法： ```python history = model.fit( X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=50, batch_size=32, callbacks=[checkpoint], # 使用之前创建的 checkpoint 对象 verbose=1 ) ``` 这样，在每轮 epoch 结束后，如果当前模型的表现优于之前的记录，则会触发保存操作[^3]。 #### 加载已保存的模型 训练结束后，可以从磁盘重新加载最佳模型以便进一步评估或部署： ```python from keras.models import load_model # 载入保存的最佳模型 best_model = load_model('best_model.h5') ``` 以上流程展示了如何利用 `ModelCheckpoint` 来简化模型管理，并确保始终保留表现最好的版本[^2]。 ---
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