Come posso utilizzare la funzione tf.keras.richiamate.ModelCheckpoint in Keras Tuner?

È possibile utilizzare tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint per Keras tuner allo stesso modo, come altre per salvare posti di blocco.

Dopo il modello di formazione con la hyperparameters ottenuti dalla ricerca, secondo questo modello, è possibile definire il modello di controllo e salvarlo come di seguito:

hypermodel = tuner.hypermodel.build(best_hps)

# Retrain the model
hypermodel.fit(img_train, label_train, epochs=best_epoch, validation_split=0.2)

import os
checkpoint_path = "training_1/cp.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)

# Create a callback that saves the model's weights
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
                                                 save_weights_only=True,
                                                 verbose=1)
history = hypermodel.fit(img_train, label_train, epochs=5, validation_split=0.2, callbacks=[cp_callback])
os.listdir(checkpoint_dir)

# Re-evaluate the model
loss, acc = hypermodel.evaluate(img_test, label_test, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))

# Loads the weights
hypermodel.load_weights(checkpoint_path)

# Re-evaluate the model
loss, acc = hypermodel.evaluate(img_test, label_test, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))

Si prega di fare riferimento a questo link per ulteriori inofrmation su salvare e caricare il modello di punti di controllo.