如下所示：
keras.callbacks.ModelCheckpoint(self.checkpoint_path,
verbose=0, save_weights_only=True,mode="max",save_best_only=True),
默认是每一次poch,但是这样硬盘空间很快就会被耗光.
将save_best_only 设置为True使其只保存最好的模型,值得一提的是其记录的acc是来自于一个monitor_op,其默认为"val_loss",其实现是取self.best为 -np.Inf. 所以,第一次的训练结果总是被保存.
mode模式自动为auto 和 max一样,还有一个min的选项...应该是loss没有负号的时候用的....
https://keras.io/callbacks/ 浏览上面的文档.
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# Print the batch number at the beginning of every batch.
batch_print_callback = LambdaCallback(
on_batch_begin=lambda batch,logs: print(batch))
# Stream the epoch loss to a file in JSON format. The file content
# is not well-formed JSON but rather has a JSON object per line.
import json
json_log = open('loss_log.json', mode='wt', buffering=1)
json_logging_callback = LambdaCallback(
on_epoch_end=lambda epoch, logs: json_log.write(
json.dumps({'epoch': epoch, 'loss': logs['loss']}) + '\n'),
on_train_end=lambda logs: json_log.close()
)
# Terminate some processes after having finished model training.
processes = ...
cleanup_callback = LambdaCallback(
on_train_end=lambda logs: [
p.terminate() for p in processes if p.is_alive()])
model.fit(...,
callbacks=[batch_print_callback,
json_logging_callback,
cleanup_callback])
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Keras的callback 一般在model.fit函数使用,由于Keras的便利性.有很多模型策略以及日志的策略.
比如 当loss不再变化时停止训练
keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False)
比如日志传送远程服务器等,以及自适应的学习率scheduler.
确实很便利....
补充知识：keras callbacks常用功能如ModelCheckpoint、ReduceLROnPlateau,EarlyStopping等
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写到路径中，格式如下：）
ModelCheckpoint('model_check/'+'ep{epoch:d}-acc{acc:.3f}-val_acc{val_acc:.3f}.h5',monitor='val_loss')
还可以添加损失值等如
‘loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}'
monitor:需要检测的值如测试集损失或者训练集损失等
save_best_only：当设置为True时，监测值有改进时才会保存当前的模型
verbose：信息展示模式，0或1（当为1时会有如下矩形框的信息提示）
mode：‘auto'，‘min'，‘max'之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当监测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。
save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型
period：CheckPoint之间的间隔的epoch数
参考代码如下：
在使用时传递给fit中callbacks即可
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checkpoint = ModelCheckpoint(log_dir + "ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-
val_loss{val_loss:.3f}.h5",
monitor='val_loss', save_weights_only=True,
save_best_only=True, period=1)
train_history=model.fit_generator(data_generator_wrap(),
steps_per_epoch=max(1, num_train//batch_size),
validation_data=data_generator_wrap(),
validation_steps=max(1, num_val//batch_size),
epochs=40,
initial_epoch=0,callbacks=[logging, reduce_lr,checkpoint])
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ReduceLROnPlateau:
keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)
当评价指标不在提升时，减少学习率
当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况，如果在patience个epoch中看不到模型性能提升，则减少学习率
参数
monitor：被监测的量
factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
mode：‘auto'，‘min'，‘max'之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。
epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
min_lr：学习率的下限
参考代码如下：
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reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=3, verbose=1)
train_history = model.fit(data(),validation_data=datae_g(),epochs=40,callbacks=[logging, reduce_lr, checkpoint])
EarlyStopping
keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=0, verbose=0, mode='auto')
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当监测值不再改善时，该回调函数将中止训练
参数
monitor：需要监视的量
patience：当early stop被激活（如发现loss相比上一个epoch训练没有下降），则经过patience个epoch后停止训练。
verbose：信息展示模式
mode：‘auto'，‘min'，‘max'之一，在min模式下，如果检测值停止下降则中止训练。在max模式下，当检测值不再上升则停止训练。
以上这篇浅谈keras.callbacks设置模型保存策略就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/dayuqi/article/details/85090353