如何在每个时期保存检查点并加载随机保存的检查点以继续训练

如何解决如何在每个时期保存检查点并加载随机保存的检查点以继续训练

您能否在代码上帮助我：保存每个时期的模型（体系结构和权重），以及如何继续从第5个检查点训练我的模型，例如从1到25的训练时期而不建立检查点（第5个模型，已保存）。

classifier = Sequential()

classifier.add(Conv2D(6,(3,3),input_shape = (30,30,data_format="channels_last",activation = 'relu'))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))

classifier.add(Conv2D(6,2)))

classifier.add(Flatten())

classifier.add(Dense(units = 128,activation = 'relu'))
classifier.add(Dense(units = 64,activation = 'relu'))
classifier.add(Dense(units = 1,activation = 'sigmoid'))

opt = Adam(learning_rate = 0.001,beta_1 = 0.9,beta_2 = 0.999,epsilon = 1e-08,decay = 0.0)
classifier.compile(optimizer = opt,loss = 'binary_crossentropy',metrics = ['accuracy',precision,recall,fmeasure])

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,horizontal_flip = True,vertical_flip = True,rotation_range = 180)

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)

training_set = train_datagen.flow_from_directory('/home/dataset/training_set',target_size = (30,30),batch_size = 32,class_mode = 'binary')

validation_set = validation_datagen.flow_from_directory('/home/dataset/validation_set',class_mode = 'binary')

history = classifier.fit_generator(training_set,steps_per_epoch = 208170,epochs = 15,validation_data = validation_set,validation_steps = 89140)

解决方法

我假设您的意思是要在每个时期之后保存模型和权重，然后在以后的阶段中加载在第五个时期之后保存的模型和权重。

您通常可以在TensorFlow中使用SaveModel格式，如下所示：

classifier.save()

这将保存架构，权重，有关优化器的信息以及您在compile()中设置的配置

由于您使用的是fit_generator，因此可以使用ModelCheckpoint()这样保存模型：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint(path_to_save_to,save_freq = 'epoch',save_weights_only = False)

history = classifier.fit_generator(training_set,steps_per_epoch = 208170,epochs = 15,validation_data = validation_set,validation_steps = 89140,callbacks = [checkpoint])

您可以设置路径的格式，以便保存带有{/ {1}}这样的历元/损失详细信息的模型

要加载第五个检查点，请执行以下操作：

path_name + '-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.h5'