[英]How to save model by training steps using tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
我的训练数据非常大，这意味着每个 epoch 都有很多训练步骤。 我想使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint每100,000步保存一个模型，并将所有这些模型保存在磁盘中，而不是在保存新模型时重写模型文件。 但是在阅读文档后，我不知道该怎么做。 似乎此回调旨在按纪元保存模型。
那么，我是否必须实现自定义回调来逐步保存模型？
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint vs tf.train.Checkpoint
[英]tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint vs tf.train.Checkpoint
如何在 Keras Tuner 中使用 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint？
[英]How can i use tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint in Keras Tuner?
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 中的 save_weights_only 参数是什么？
[英]What is save_weights_only parameter in tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint?
为什么 Keras 的 ModelCheckPoint 在训练期间没有保存我最好的 model 具有最高的验证准确率？
[英]Why doesn't Keras' ModelCheckPoint save my best model with the highest validation accuracy during training?
是否可以使用张量流回调将纪元结果记录在tf.keras模型中，以便在训练结束时保存？
[英]Is it possible to log the epoch results in the tf.keras model using a tensorflow callback, in order to save at the end of training?
使用model.fit时如何将'training'参数传递给tf，keras.Model
[英]how to pass in 'training' argument to tf,keras.Model when using model.fit
Keras：我使用 ModelCheckpoint 来保存我的 model，但在目录中找不到我的 model 文件
[英]Keras: I use ModelCheckpoint to save my model,but I can't find my model file in the directory
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