केरस (Keras) में नए कॉलबैक के साथ मॉडल प्रशिक्षित करना

ModelCheckpoint कॉलबैक से प्रशिक्षण के दौरान वेट्स सेव करना

ModelCheckpoint कॉलबैक प्रशिक्षण के दौरान निर्दिष्ट अंतराल पर मॉडल वेट्स/पूरा मॉडल सेव करता है।

कोड उदाहरण

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
import os

def create_model():
    model = keras.Sequential([
        layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
        layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    return model

# चेकपॉइंट पथ
checkpoint_path = "training_1/cp.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)
os.makedirs(checkpoint_dir, exist_ok=True)

# कॉलबैक बनाएं
cp_callback = ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_path,
    save_weights_only=True,  # केवल वेट्स
    verbose=1,
    save_freq='epoch'        # हर एपोक पर
)

print("नए कॉलबैक के साथ मॉडल प्रशिक्षित किया जा रहा है...")

model = create_model()
history = model.fit(
    train_images, train_labels,
    epochs=10,
    validation_data=(test_images, test_labels),
    callbacks=[cp_callback],
    verbose=0
)

# चेकपॉइंट डायरेक्टरी सूचीबद्ध करें
print("चेकपॉइंट फाइलें:")
for f in os.listdir(checkpoint_dir):
    print(f"  {f}")

# नवीनतम चेकपॉइंट
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
print(f"नवीनतम चेकपॉइंट: {latest}")

आउटपुट

नए कॉलबैक के साथ मॉडल प्रशिक्षित किया जा रहा है...
Epoch 1: saving model to training_1/cp.ckpt
Epoch 2: saving model to training_1/cp.ckpt
...
Epoch 10: saving model to training_1/cp.ckpt
चेकपॉइंट फाइलें:
  cp.ckpt.data-00000-of-00001
  cp.ckpt.index
नवीनतम चेकपॉइंट: training_1/cp.ckpt

ModelCheckpoint प्रमुख पैरामीटर्स

सर्वश्रेष्ठ मॉडल सेव करने का उदाहरण

cp_callback = ModelCheckpoint(
    filepath='best_model.h5',
    monitor='val_accuracy',
    mode='max',
    save_best_only=True,
    save_weights_only=False  # पूरा मॉडल
)