Python/Keras - N個のバッチごとにモデルウェイトを保存します。

Question

私はPythonとKerasを初めて使いました。私はエポックごとにウェイトファイルを保存するニューラルネットワークを構築しました。しかし、より細かく（私は時系列で層の重量分布を可視化しています）、すべての時代ではなく、N回のバッチごとに重みを保存したいと思います。

誰にも提案はありますか？

Answer 1

独自のコールバック（https://keras.io/callbacks/）を作成することができます。何かのように：私はself.batchの代わりに、各エポックで0で後で再起動するために提供さbatch引数を使用

from keras.callbacks import Callback 

class WeightsSaver(Callback): 
    def __init__(self, model, N): 
     self.model = model 
     self.N = N 
     self.batch = 0 

    def on_batch_end(self, batch, logs={}): 
     if self.batch % self.N == 0: 
      name = 'weights%08d.h5' % self.batch 
      self.model.save_weights(name) 
     self.batch += 1 

。

その後、あなたのフィットコールに追加します。たとえば、5バッチごとにウェイトを保存するには：

model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[WeightsSaver(model, 5)])