保存模型权重和checkpoint是深度学习模型训练过程中至关重要的一步。在这里，我们将介绍怎样保存模型权重和checkpoint的完整攻略。

保存模型权重的攻略

为了保存模型权重，在训练过程中，我们需要设置一个回调函数来保存模型权重。这个回调函数是 ModelCheckpoint，它用于在每个epoch结束时保存模型的权重。

下面是一个示例：

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

model = ...

# 创建保存模型权重的回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint('model_weights.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True)

# 训练模型时使用回调函数
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, callbacks=[checkpoint])

上面的示例中，我们创建了一个 ModelCheckpoint 对象并传入了一些参数。其中 'model_weights.h5' 表示我们保存的模型权重的文件名，在训练过程中模型的验证损失会被监测，如有变化则保存最佳的一次模型权重，最后将 checkpoint 对象作为回调传入 model.fit 函数中。

保存checkpoint的攻略

保存checkpoint也是训练深度学习模型时的常见操作，最近几年也延申出了更多的功能，如周期性备份模型，以方便模型恢复与验证等。下面是一些示例代码，展示了如何在python中保存checkpoint。

import tensorflow as tf

# Load the model
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_dim=1)
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# Define the checkpoint directory to store the checkpoints
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
# Define the name of the checkpoint files
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

# Define the checkpoint callback
checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True)

# Train the model with the checkpoint callback
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])

上述代码定义了训练过程的checkpoint回调函数以及相应的保存路径与文件。在模型训练时，如果出现中断可以通过调用 model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)) 加载最近保存的 checkpoint 来继续训练。

另外，也可以设置checkpoint的存储频率进行周期性备份。下面是一个示例：

checkpoint_dir = './training_checkpoints2'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

# Define the checkpoint callback
checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True,
    save_freq=5)

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])

在上面的示例中，save_freq=5 表示每训练5个 epoch 自动保存一个 checkpoint。

以上就是保存模型权重和checkpoint的完整攻略和示例说明。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14366.html