如何使用keras保存最佳权重和最佳模型

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 创建ModelCheckpoint回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', verbose=1)

# 在模型训练过程中使用回调函数
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[checkpoint])

best_loss = float('inf')  # 初始化最佳损失值

for epoch in range(epochs):
    # 模型训练过程
    
    # 计算验证集上的损失值
    val_loss = model.evaluate(x_val, y_val)
    
    # 判断是否达到最佳损失值
    if val_loss < best_loss:
        best_loss = val_loss
        model.save_weights(filepath)  # 保存最佳权重
        model.save(modelpath)  # 保存最佳模型