ModelCheckpoint不保存模型

ModelCheckpoint是一个用于在训练过程中保存模型的回调函数。它可以在每个训练周期（epoch）结束后检查模型的性能，并根据设定的条件保存最佳模型或每个训练周期的模型。

ModelCheckpoint的主要参数包括：

• filepath：保存模型的文件路径和名称模板。
• monitor：监测的指标，如val_loss或val_accuracy。
• mode：监测指标的模式，如'auto'、'min'或'max'。
• save_best_only：是否只保存最好的模型。
• save_weights_only：是否只保存模型的权重。
• verbose：日志显示模式，如0、1或2。

ModelCheckpoint的优势：

1. 模型保护：通过保存模型的权重或整个模型，可以避免训练过程中的意外中断或计算资源的浪费。
2. 最佳模型选择：可以根据指定的监测指标自动选择最佳模型，提高模型的性能和泛化能力。
3. 模型比较：可以通过比较不同训练周期的模型，了解模型在训练过程中的变化和改进。

ModelCheckpoint的应用场景：

1. 模型训练过程中的断点续训：当训练过程中出现意外中断时，可以通过加载已保存的模型继续训练，节省时间和计算资源。
2. 选择最佳模型：通过监测指标选择最佳模型，例如在验证集上具有最低损失或最高准确率的模型。
3. 模型比较和分析：通过比较不同训练周期的模型，了解模型的改进和变化情况。

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