ModelCheckpoint不保存模型

时间:2020-06-10 22:11:13

标签: python-3.x machine-learning deep-learning speech

我正在尝试按照本教程构建语音识别模型 Switch 有两个部分,第一个是训练模型,输出是第二部分的输入(测试模型)

训练模型的最后,有一部分应保存训练结果

model = Model(inputs, outputs)
model.summary()

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['acc'])

es = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='min', verbose=1, patience=10, min_delta=0.0001) 
mc = ModelCheckpoint('best_model.hdf5', monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

因此,结果应保存在此文件“ best_model.hdf5”中 该模型运行没有任何错误,但是我没有找到任何创建的文件 当我尝试在测试模型中加载模型时,收到一条错误消息,提示找不到该文件

有什么帮助吗?

安装的

keras版本:2.3.1

更新1: 我试图通过以下方式知道您的代码的运行位置:

print(os.getcwd())

我得到了与模型文件相同的方向,我试图将此位置放入代码中以保存并从中加载,但是仍然没有创建文件,并且得到了相同的错误消息

更新2: 我加 print(os.listdi()) 在ModelCheckpoint函数之后,我也找不到它

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

如何尝试分别定义checkpoint_file_path并在函数调用中使用该变量?这主要是由于文件路径名前面的“ /”引起的。因此您可以尝试“ /best_model.hdf5”

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