如何保存一个TensorFlow模型在一定数量的epoch后?

Question

我有一个训练图像的模型，我想知道如何在一定数量的epoch后保存模型，所以我有多个参考点，而不是只有一个保存的模型。另外，我如何指定我想要保存模型的文件夹或目录?下面是一个示例，我将在一些epoch之后添加新代码以保存在哪里?(还有一个问题，最后的模型保存命令会起作用吗?我还没有开始训练，我不想到最后发现模型没有保存)

model.compile(optimizer='Adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
# Adam optimizer
# loss function will be categorical cross entropy
# evaluation metric will be accuracy
step_size_train=train_generator.n//train_generator.batch_size
model.fit_generator(generator=train_generator,
steps_per_epoch=step_size_train,
epochs=15)
model.save('C:UsersOmarDesktoptrainedmodel.h5')

Answer 1

您可以使用keras模型检查点回调。下面是代码:

checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint('model{epoch:08d}.h5', period=5)

使用以下命令将其添加到fit生成器:

model.fit_generator(generator=train_generator,
steps_per_epoch=step_size_train,
epochs=15,
callbacks=[checkpoint])