filepath = "model_{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"
时间: 2024-06-02 21:11:29
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这是一个 Keras 中 ModelCheckpoint 的回调函数中的参数，用于设置模型保存的文件名。其中，冒号前面的 epoch 和 val_acc 分别表示当前的训练轮数和验证准确率，它们会被动态地替换为具体的数值。例如，如果当前的训练轮数为 5，验证准确率为 0.85，那么保存的模型文件名就是 "model_05-0.85.hdf5"。这样命名的好处是可以根据文件名直接知道该模型是在哪个训练轮数和验证准确率下保存的，方便后期查找和管理。
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save_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'saved_models') filepath = "model_{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5" checkpoint = ModelCheckpoint(os.path.join(save_dir, filepath), monitor='val_acc',verbose=1, save_best_only=True)
这段代码是用来设置模型检查点的。在训练深度学习模型时，我们通常会在每个 epoch 结束时评估模型在验证集上的表现。为了避免过拟合，我们可以在验证集上表现最好的模型进行保存。这就是所谓的“检查点”。
在这段代码中，我们首先定义了一个保存模型的目录 `save_dir`，它是当前工作目录下的 `saved_models` 目录。然后我们定义了一个文件名 `filepath`，它包含了两个变量 `epoch` 和 `val_acc`，分别表示当前模型所处的 epoch 数和在验证集上的准确率。这样每个 epoch 结束时，Keras 就会将模型保存到 `save_dir` 目录下，并且文件名会包含当前 epoch 数和验证集准确率。
最后，我们使用 `ModelCheckpoint` 该类来设置检查点。`monitor` 参数指定了需要监控的指标，这里是验证集准确率；`verbose` 参数指定了日志输出的详细程度，这里设置为 1 表示输出较详细；`save_best_only` 参数指定是否只保存在验证集上表现最好的模型。
filepath = "02weights-{epoch:02d}-{loss:.4f}.hdf5"
这是一个用于保存模型权重的文件路径，其中包含了格式化字符串，具体含义如下：
- "02weights-"：文件名前缀，表示保存的文件名以 "02weights-" 开头。
- "{epoch:02d}"：表示保存的文件名中包含模型训练的轮数，使用 2 位数字表示，不足两位的数字前面补零。例如，第 1 轮保存的文件名为 02weights-01-xxx.hdf5。
- "{loss:.4f}"：表示保存的文件名中包含模型在该轮训练中的损失值，使用小数表示，保留 4 位小数。例如，损失值为 0.12345678 时保存的文件名为 02weights-xx-0.1235.hdf5。
- ".hdf5"：文件名后缀，表示保存的文件格式为 HDF5 格式。
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