TensorFlow.Keras ModelCheckpoint边训练边保存模型，为什么？

TensorFlow.Keras ModelCheckpoint是一个回调函数，用于在训练过程中保存模型的权重。它可以在每个训练周期或在每个指定的训练步骤之后保存模型的权重。下面是对于为什么要在训练过程中保存模型的权重的解释：

防止训练过程中的意外中断：在进行深度学习模型的训练过程中，可能会遇到各种意外情况，如计算机崩溃、断电、网络中断等。如果没有及时保存模型的权重，那么在意外中断后，之前的训练进度将会丢失，需要重新开始训练。通过使用ModelCheckpoint回调函数，可以在每个训练周期或指定的训练步骤之后保存模型的权重，以防止训练过程中的意外中断。
模型选择与比较：在深度学习中，通常会尝试多个模型架构或超参数的组合来寻找最佳的模型。通过在训练过程中保存模型的权重，可以在训练结束后选择最佳的模型权重进行进一步的评估和比较。
模型恢复与继续训练：保存模型的权重还可以用于模型的恢复和继续训练。如果在训练过程中需要中断训练，可以通过加载之前保存的模型权重来恢复训练，而不需要从头开始训练。
模型部署与生产环境：在将深度学习模型部署到生产环境中时，通常只需要模型的权重而不需要整个模型的定义。通过在训练过程中保存模型的权重，可以方便地将模型的权重导出并用于生产环境中的推理。

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