MXnet微调保存模型

【问题标题】：MXnet fine-tune save modelMXnet微调保存模型
【发布时间】：2017-06-13 14:16:14
【问题描述】：

我正在使用 mxnet 的微调示例通过以下代码微调我自己的数据：

https://github.com/dmlc/mxnet/blob/master/example/image-classification/fine-tune.py

通过查看 common/fit.py，我不知道如何在微调时保存临时模型。

例如，我想每 5000 次迭代保存 .params 文件，我该怎么做？谢了！

【问题讨论】：

标签： mxnet

【解决方案1】：

http://mxnet.io/api/python/callback.html

尝试使用 mx.callback API。

module.fit(iterator, num_epoch=n_epoch,
... epoch_end_callback  = mx.callback.do_checkpoint("mymodel", 1))
Start training with [cpu(0)]
Epoch[0] Resetting Data Iterator
Epoch[0] Time cost=0.100
Saved checkpoint to "mymodel-0001.params"
Epoch[1] Resetting Data Iterator
Epoch[1] Time cost=0.060
Saved checkpoint to "mymodel-0002.params"

【讨论】：