tensorflow:仅当有val_acc可用时才能保存最佳模型,跳过

我在使用tf.callbacks.ModelCheckpoint时遇到了问题。如您在我的日志文件中所见,警告总是出现在最后一次迭代之前,而val_acc是在最后一次迭代中计算的。因此,ModelCheckpoint永远找不到val_acc

Epoch 1/301/8 [==>...........................] - ETA: 19s - loss: 1.4174 - accuracy: 0.30002/8 [======>.......................] - ETA: 8s - loss: 1.3363 - accuracy: 0.3500 3/8 [==========>...................] - ETA: 4s - loss: 1.3994 - accuracy: 0.26674/8 [==============>...............] - ETA: 3s - loss: 1.3527 - accuracy: 0.32506/8 [=====================>........] - ETA: 1s - loss: 1.3042 - accuracy: 0.3333WARNING:tensorflow:Can save best model only with val_acc available, skipping.8/8 [==============================] - 4s 482ms/step - loss: 1.2846 - accuracy: 0.3375 - val_loss: 1.3512 - val_accuracy: 0.5000Epoch 2/301/8 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 1.0098 - accuracy: 0.50003/8 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.8916 - accuracy: 0.53335/8 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.9533 - accuracy: 0.56006/8 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.9523 - accuracy: 0.56677/8 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.9377 - accuracy: 0.5714WARNING:tensorflow:Can save best model only with val_acc available, skipping.8/8 [==============================] - 1s 98ms/step - loss: 0.9229 - accuracy: 0.5750 - val_loss: 1.2507 - val_accuracy: 0.5000

这是我训练CNN的代码。

callbacks = [        TensorBoard(log_dir=r'C:\Users\reda\Desktop\logs\{}'.format(Name),                    histogram_freq=1),        ModelCheckpoint(filepath=r"C:\Users\reda\Desktop\checkpoints\{}".format(Name), monitor='val_acc',                        verbose=2, save_best_only=True, mode='max')]history = model.fit_generator(        train_data_gen,         steps_per_epoch=total_train // batch_size,        epochs=epochs,        validation_data=val_data_gen,        validation_steps=total_val // batch_size,        callbacks=callbacks)

回答:

我知道这些事情有时会让人感到沮丧…但TensorFlow要求您明确写出您想要计算的度量指标的名称。

您需要明确指出’val_accuracy’。

metric = 'val_accuracy'ModelCheckpoint(filepath=r"C:\Users\reda.elhail\Desktop\checkpoints\{}".format(Name), monitor=metric,                    verbose=2, save_best_only=True, mode='max')]

希望这对您有帮助 =)

*** 正如BlueTurtle后来指出的(请给他们的回答点赞,他们的回答可能还在下面),您还需要使用完整的度量指标名称,以匹配您的model.compileModelCheckpointEarlyStopping

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