TensorFlow 2.0中的Keras在保存最佳模型方面确实存在一些限制。默认情况下,Keras只能使用可用的val_acc(验证准确率)来保存最佳模型,并且无法跳过保存。
在训练过程中,Keras会根据验证准确率自动保存每个epoch的模型。然而,Keras并没有提供直接跳过保存的选项。如果你希望只保存在验证准确率达到最佳时的模型,可以通过编写自定义的回调函数来实现。
以下是一个示例的自定义回调函数,用于保存在验证准确率达到最佳时的模型:
from tensorflow.keras.callbacks import Callback
from tensorflow.keras.models import save_model
class SaveBestModel(Callback):
def __init__(self, filepath):
super(SaveBestModel, self).__init__()
self.filepath = filepath
self.best_val_acc = 0.0
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
val_acc = logs['val_acc']
if val_acc > self.best_val_acc:
self.best_val_acc = val_acc
save_model(self.model, self.filepath)
# 使用自定义回调函数保存最佳模型
save_best_model_callback = SaveBestModel(filepath='best_model.h5')
# 在fit函数中添加回调函数
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[save_best_model_callback])
在上述示例中,我们定义了一个名为SaveBestModel的自定义回调函数,它继承自Keras的Callback类。在每个epoch结束时,回调函数会检查当前的验证准确率(val_acc),如果比之前的最佳验证准确率(best_val_acc)要高,则保存当前模型。
你可以将自定义回调函数SaveBestModel应用于你的训练过程中,通过指定合适的文件路径来保存最佳模型。请注意,这只是一个示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
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