如何在Keras中显式调用ModelCheckpoint(或任何回调)?

我的ModelCheckpoint旨在每轮(epoch)保存模型。不幸的是,我没有使用Model的内置轮次。

如何在代码结束一轮时,不通过回调而是显式地调用ModelCheckpoint,使其完成所有工作?

我找到了on_epoch_end方法,但不知道如何传递模型本身?


回答:

每个回调都派生自Callback抽象基类。它有一个set_model方法,用于传递相应的模型。请查看callbacks.py

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注