如何使用 TensorFlow 的 Keras API 为每个 epoch 的保存模型生成唯一名称答案

【问题标题】：How to generate unique names for each epoch's saved model with TensorFlow's Keras API如何使用 TensorFlow 的 Keras API 为每个 epoch 的保存模型生成唯一名称
【发布时间】：2019-04-11 07:47:27
【问题描述】：

我正在使用 fit_generator() 训练模型，并希望为每个 epoch 保存的 wights 生成唯一名称

已经尝试过：查看后面的代码

代码：

model_path = '.\checkpoints\cp{}.ckpt'.format(time())
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(model_path, 
                                                 verbose=1,
                                                  period=2)

model.fit_generator(..........,callbacks=[cp_callback])

预期：生成唯一的检查点名称
例如epoch_4.ckpt 或 epoch_5.ckpt
实际：每次保存时，覆盖现有检查点

【问题讨论】：

尝试将检查点路径'.\checkpoints\cp{}.ckpt'.format(time()) 直接提供给ModelCheckpoint，而不是将其保存在model_path 中。 model_path 变量只会在运行时计算一次，所以它会继续覆盖

标签： tensorflow tf.keras

【解决方案1】：

您可以尝试将 epoch 变量添加到文件路径变量中

filepath = ".\checkpoints\cp-{epoch:02d}.hdf5"
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, verbose=1, period=2)

Keras 文档here 已经提到了这一点。

【讨论】：

乐于助人。如果有效，请接受答案。