keras 回调函数Callbacks 断点ModelCheckpoint教程

下面是关于“Keras 回调函数Callbacks 断点ModelCheckpoint教程”的完整攻略。

Keras 回调函数Callbacks 断点ModelCheckpoint教程

在Keras中，我们可以使用回调函数Callbacks来监控模型的训练过程，并在训练过程中进行一些操作。下面是一个详细的攻略，介绍如何使用回调函数Callbacks。

回调函数Callbacks

在Keras中，我们可以使用回调函数Callbacks来监控模型的训练过程，并在训练过程中进行一些操作。下面是一个使用回调函数Callbacks的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import Callback

# 定义回调函数
class MyCallback(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        if epoch % 2 == 0:
            print("Epoch {} finished".format(epoch))

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
X_train = np.random.random((1000, 5))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[MyCallback()])

在这个示例中，我们定义了一个回调函数MyCallback，它在每个epoch结束时打印一条消息。我们将这个回调函数传递给模型的fit方法，以便在训练过程中使用它。

ModelCheckpoint

在Keras中，我们可以使用ModelCheckpoint回调函数来保存模型的权重。下面是一个使用ModelCheckpoint回调函数的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 定义回调函数
filepath="weights.best.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

# 训练模型
X_train = np.random.random((1000, 5))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
X_val = np.random.random((100, 5))
y_val = np.random.randint(2, size=(100, 1))
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[checkpoint])

在这个示例中，我们定义了一个ModelCheckpoint回调函数，它在每个epoch结束时保存模型的权重。我们将这个回调函数传递给模型的fit方法，以便在训练过程中使用它。我们还定义了一个验证集，以便在训练过程中监控模型的性能。

示例说明

示例1：回调函数Callbacks

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import Callback

# 定义回调函数
class MyCallback(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        if epoch % 2 == 0:
            print("Epoch {} finished".format(epoch))

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
X_train = np.random.random((1000, 5))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[MyCallback()])

示例2：ModelCheckpoint

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 定义回调函数
filepath="weights.best.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

# 训练模型
X_train = np.random.random((1000, 5))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
X_val = np.random.random((100, 5))
y_val = np.random.randint(2, size=(100, 1))
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[checkpoint])