11、构建稳健的深度学习训练脚本与Web应用部署

构建稳健的深度学习训练脚本与Web应用部署

1. 构建稳健的训练脚本

在深度学习模型训练过程中，可能会遇到各种中断情况，如意外断电、程序崩溃等。为了避免训练进度丢失，我们可以结合模型检查点（model checkpoints）和提前停止（early stopping）技术，构建一个稳健的训练脚本，实现随时停止和恢复训练。

1.1 训练步骤考虑因素

在构建稳健训练脚本时，需要考虑以下几点：
- 模块训练分为两个步骤：初始模型训练和模型微调。
- 对于每个步骤，需要确定该步骤是否已经完成，并运行剩余步骤。
- 对于需要运行的每个步骤，需要确定上次训练停止的位置，并从该轮次继续训练。
- 训练时需要保存检查点，以便后续从这些点恢复训练。

1.2 代码实现

以下是构建稳健训练脚本的详细代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, img_to_array, load_img
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, GlobalAveragePooling2D, Input
from tensorflow.keras.applic