Keras中的各种Callback函数示例（含Checkpoint模型的保存、读取示例）

最新推荐文章于 2023-06-06 22:51:43 发布
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#keras #回调函数

本文汇总了一系列实用的技巧，以防将来需要用到，涵盖了多种情境下的解决方案和建议。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一篇博客详细介绍了，以防以后用到
参考【https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38517705/article/details/82971147】

Keras深度学习库用法示例——Keras框架基本使用
AI天才研究院
08-01 2431
1990年以来，深度学习得到了越来越多的关注。随着数据量、计算性能、机器学习模型复杂度等的提升，深度学习领域也逐渐变得火热起来。目前深度学习框架很多，比如TensorFlow、Caffe、Torch、PaddlePaddle等。而近几年比较流行的深度学习框架就是由Google开源的Keras。2017年6月，Keras正式发布1.0版本，是第一个稳定的版本，支持Python 2.7 和 Python 3.6+，具有易于上手、快速开发、可扩展性强、模型模块化等特点。
模型监控：如何为复杂的模型实现最佳的监控策略
AI天才研究院
07-03 4103
作者：禅与计算机程序设计艺术 模型监控：如何为复杂的模型实现最佳的监控策略 引言 1.1. 背景介绍 在当今机器学习和深度学习应用非常普及的背景下，模型监控（Model Monitoring）成为了保证模型性能和系统健康的重要手段。
keras 回调函数Callbacks 断点ModelCheckpoint教程
09-16
主要介绍了keras 回调函数Callbacks 断点ModelCheckpoint教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
keras.callbacks.ModelCheckpoint()
baixue0729的博客
07-17 5376
每个纪元后保存模型。 filepath可以包含命名格式化选项，它将填充日志中的纪元和键的值（在on_epoch_end中传递）。 例如：如果filepath是权重。{epoch：02d} - {val_loss：.2f} .hdf5，那么模型检查点将与文件名中的纪元号和验证丢失一起保存。 def __init__(self, filepath: Any, ...
keras.callbacks.Callback / ModelCheckpoint / LearningRateScheduler
weixin_42338058的博客
06-21 1075
callbacks(回调函数)：一组在训练的特定阶段被调用的函数集，可使用callbacks观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。将callbacks传递到模型的.fit( )中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。 callbacks实际上是一个类，回调函数是习惯性称呼。 1. keras.callbacks.Callback 回调函数的抽象类，定义新的回调函数必须继承自该类。...
keras.callbacks.ModelCheckpoint()详解及模型的训练
huanxiajioabu的博客
06-04 3670
2、在训练阶段的model.compile之后加入下列代码实现每一次epoch（period=1）保存最好的参数。4、在model.fit添加callbacks=[checkpoint]实现回调。1、从keras.callbacks导入ModelCheckpoint类。3、在训练阶段的model.fit之前加载先前保存的参数。在每个epoch后保存模型到filepath。
keras.callbacks.Callback()回调函数ModelCheckpoint
猫头军师兵书
05-21 1112
可以仅仅训练不验证
用示例学习 Keras
weixin_42141390的博客
03-11 949
网格寻优调参（包括网络层数、节点个数、编译方式等） 以神经网络+鸢尾花数据集为例： from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np from sklearn.metrics import make_scorer,f1_score,accuracy_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from keras.models import Sequential,mode
Python深度学习（使用 Keras 回调函数和 TensorBoard 来检查并监控深度学习模型）--学习笔记（十六）
xiekengli8279的博客
11-16 642
7.2 使用 Keras 回调函数和 TensorBoard 来检查并监控深度学习模型 使用model.fit()或model.fit_generator()在一个大型数据集上启动数十轮的训练，有点类似于扔一架飞机，一开始给它一点推力，之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果（并避免浪费纸飞机），更聪明的做法是不用纸飞机，而是用一架无人机，它可以感知其环境，将数据发挥给操作者，并且能够基于当前状态自主航行。 7.2.1 训练过程中将回调函数作用于模型 训练模型时，很多事情一开始都
【Keras模型持久化指南】：模型保存与加载的最佳实践（确保项目稳定性）
Keras模型持久化是深度学习中一个重要环节，它涉及到模型的保存与加载，确保模型训练的成果能够被长期存储，并在需要时能够准确无误地恢复模型状态。本章将介绍模型持久化的基础概念，以及保存和加载模型的必要性，...
Keras函数——keras.callbacks.ModelCheckpoint()及模型的训练
huanxiajioabu的博客
06-06 574
2、在训练阶段的model.compile之后加入下列代码实现每一次epoch（period=1）保存最好的参数。4、在model.fit添加callbacks=[checkpoint]实现回调。1、从keras.callbacks导入ModelCheckpoint类。3、在训练阶段的model.fit之前加载先前保存的参数。在每个epoch后保存模型到filepath。
keras callbacks常用功能如ModelCheckpoint、ReduceLROnPlateau,EarlyStopping等
weixin_42074867的博客
05-23 6610
ModelCheckpoint: keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor='val_loss',verbose=0,save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1) 参数： filename：字符串，保存模型的路径（可以将模型的准确率和损失等...
Keras 在 fit 时候的 callback 函数，ModelCheckpoint ，EarlyStopping，TensorBoard
Julse的博客
11-22 1362
tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=self.log_dir, histogram_freq=1) callbacks = [ # This callback saves a SavedModel every epoch # We include the current epoch in the folder name. keras.callbacks.Model
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint断点续训
学而时习之
02-21 4667
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', save_freq='epoch', options=None, **kwargs ) 在每个训练期（epoch）之后保存模型。 filepath 可以包括命名格式选项，可以由 epoch 的值和 logs 的键
Tenserflow保存模型加载模型的三种方法
weixin_38076506的博客
02-27 478
方法1：只保存模型的权重和偏置 这种方法不会保存整个网络的结构，只是保存模型的权重和偏置，所以在后期恢复模型之前，必须手动创建和之前模型一模一样的模型，以保证权重和偏置的维度和保存之前的相同。 tf.keras.model类中的save_weights方法和load_weights方法，参数解释我就直接搬运官网的内容了。 方法1：只保存权重，训练代码 #方法1：只保存权重 import te...
keras中保存最优模型ModelCheckpoint
Bebr的博客
04-05 4356
语法 keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor='val_loss',verbose=0,save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1) 参数说明： filename：字符串，保存模型的路径 monitor：需要监视的值 verbose：信息...
TensorFlow学习 归纳keras.callbacks（未完）
qq_36588760的博客
03-19 400
总结一下目前所学的关于keras.callbacks中的回调函数。 keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule) 该回调函数是用于动态设置学习率 参数： ● schedule：函数，该函数以epoch号为参数（从0算起的整数），返回一个新学习率（浮点数） 示例： def schedule(epoch): if epoch >= 0 ...
Keras中Callback函数的使用
周红伟讲AI
06-07 693
回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。 【Tips】虽然我们称之为回调“函数”，但事实上Keras的回调函数是一个类，回调函数只是习惯性称呼 Callback 例子No.1：官网示例 保存训练过程中最好的模型 from __future__ import print_function import numpy as np from keras..
在MacOS构建Python深度学习开发环境
zheng_liu_china的博客
02-18 2885
目录 构建环境 Step 1：搭建初始环境 安装Homebrew 安装Pyenv Step 2：构建开发环境 安装多版本Python 设置虚拟环境 Step 3：完善Python开发环境 训练测试 Step 1：下载源代码 Step 2：准备训练数据 Step 3：进行模型训练 Step 4：进行模型测试 参考资料 学习《深度学习推荐系统》这本书时，为加深理解，尝试以DIEN论文提及的测试程序为抓手，在MacOS工作笔记本上构建了完整的模型训练和测试环境。 构建环境 当前，
import os import tensorflow as tf from utils import get_data, data_hparams from keras.callbacks import ModelCheckpoint
最新发布
03-17
### 使用 TensorFlow 和 Keras 进行模型训练及 ModelCheckpoint 的用法 在深度学习项目中，`ModelCheckpoint` 是一种非常有用的回调函数 (callback)，它允许用户保存最佳模型权重以便后续加载和部署。以下是关于如何使用 `TensorFlow` 和 `Keras` 训练模型并配置 `ModelCheckpoint` 的详细说明。 #### 配置环境 为了确保能够正常导入必要的模块，可以按照以下方式设置开发环境： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint ``` 上述代码片段展示了如何引入核心库来构建神经网络模型[^1]。 #### 构建简单模型 下面是一个简单的全连接层模型定义示例： ```python model = Sequential() model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) ``` 此部分通过堆叠多个密集层创建了一个基础的前馈神经网络结构[^4]。 #### 编译模型 编译阶段指定优化器、损失函数以及其他评估指标： ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 这里选择了 Adam 作为优化算法，并采用分类交叉熵衡量误差值[^2]。 #### 设置 ModelCheckpoint 回调 利用 `ModelCheckpoint` 可以自动存储表现最优或每轮结束后的模型文件： ```python checkpoint_path = "best_model.hdf5" checkpoint_callback = ModelCheckpoint( filepath=checkpoint_path, save_weights_only=False, monitor='val_accuracy', mode='max', verbose=1, save_best_only=True) ``` 这段脚本设置了监控验证集上的准确率 (`val_accuracy`) 并仅保留性能最好的版本[^3]。 #### 开始训练过程 最后一步就是执行实际的学习循环操作，在其中加入之前准备好的 checkpoint 实例： ```python history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint_callback]) ``` 以上命令会迭代数据集完成参数调整工作的同时触发相应的 callback 功能。 #### 加载已保存的最佳模型 当整个流程结束后可以从磁盘读取先前存档下来的最高质量状态继续测试或者预测新样本： ```python saved_model = tf.keras.models.load_model(checkpoint_path) test_loss, test_acc = saved_model.evaluate(x_test, y_test) print(f'Test accuracy: {test_acc}') ``` 这步演示了恢复预先储存下来的效果最理想的实例来进行最终考核。 ---
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