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1e890ea8
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8月 30, 2019
作者:
ElamDavies
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+3
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docs/dl-keras/check-point-deep-learning-models-keras.md
docs/dl-keras/check-point-deep-learning-models-keras.md
+3
-3
未找到文件。
docs/dl-keras/check-point-deep-learning-models-keras.md
浏览文件 @
1e890ea8
...
@@ -120,7 +120,7 @@ weights-improvement-99-0.78.hdf5
...
@@ -120,7 +120,7 @@ weights-improvement-99-0.78.hdf5
这可以使用上面相同的代码轻松完成,并将输出文件名更改为固定的字符串(不包括分数或迭代信息)。
这可以使用上面相同的代码轻松完成,并将输出文件名更改为固定的字符串(不包括分数或迭代信息)。
在这种情况下,只有当验证数据集上模型的分类精度提高到
目前为止最佳时,模型权重才会
写入文件
`weights.best.hdf5`
.
在这种情况下,只有当验证数据集上模型的分类精度提高到
当前最佳时,模型权重才会被
写入文件
`weights.best.hdf5`
.
```
py
```
py
#当验证模型精度最高时,保存权重
#当验证模型精度最高时,保存权重
...
@@ -175,7 +175,7 @@ Epoch 00149: val_acc did not improve
...
@@ -175,7 +175,7 @@ Epoch 00149: val_acc did not improve
weights
.
best
.
hdf5
weights
.
best
.
hdf5
```
```
这是在您的实验中能够始终使用的一个方便的检查点策略,
。它将确保为运行保存最佳模型,以便您以后使用,它避免了您需要在训练时
包含代码以手动跟踪和序列化最佳模型。
这是在您的实验中能够始终使用的一个方便的检查点策略,
它将确保为运行保存最佳模型,以便您以后使用,这个策略避免了您在训练时需要
包含代码以手动跟踪和序列化最佳模型。
## 加载一个检查点的神经网络模型
## 加载一个检查点的神经网络模型
...
@@ -234,4 +234,4 @@ acc: 77.73%
...
@@ -234,4 +234,4 @@ acc: 77.73%
您还学习了如何加载检查点模型并进行预测。
您还学习了如何加载检查点模型并进行预测。
如果您对深度学习模型或此帖的检查点有任何疑问吗?在评论中提出您的问题,我会尽力回答。
如果您对深度学习模型检查点或此篇文章有任何疑问吗?在评论中提出您的问题,我会尽力回答。
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