使用tensorflow模型制作器如何在训练过程中保存检查点

Question

我正在使用 TensorflowLite 模型制作器，我想知道如何在训练期间定期保存检查点，以便我可以使用张量板检查损失图。这是怎么做到的？

当我想要训练时，我会调用此函数，但似乎没有参数可以进行其他设置，例如编写检查点或为其指定目录。

model = object_detector.create(train_data, model_spec=spec, batch_size=8, train_whole_model=True, validation_data=validation_data)

Answer 1

TensorFlow Lite Model Maker 不提供在训练期间保存检查点的直接方法，但您可以使用 tensorboard。尝试以下操作：

import tensorflow as tf

checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath='path/to/checkpoints/model_checkpoint.h5',
    save_weights_only=True,
    save_best_only=True,
    monitor='val_loss',  # Choose a metric to monitor
    mode='min',  # 'min' or 'max' depending on the metric
)

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(
    log_dir='path/to/tensorboard/logs',
    write_graph=True,
    write_images=True
)

# Train the model with callbacks
model.fit(
    train_data,
    validation_data=validation_data,
    epochs=10,  # Set the number of epochs
    callbacks=[checkpoint_callback, tensorboard_callback]
)

如果您需要有关张量板的更多信息，请告诉我