WandbModelCheckpoint

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Kerasモデルまたはモデルの重みを定期的に保存するチェックポイントです。

WandbModelCheckpoint(
 filepath: Union[str, os.PathLike],
 monitor: str = "val_loss",
 verbose: int = 0,
 save_best_only: bool = (False),
 save_weights_only: bool = (False),
 mode: Mode = "auto",
 save_freq: Union[SaveStrategy, int] = "epoch",
 options: Optional[str] = None,
 initial_value_threshold: Optional[float] = None,
 **kwargs
) -> None

重みは、wandb.ArtifactとしてW&Bにアップロードされます。

このコールバックはtf.keras.callbacks.ModelCheckpointからサブクラス化されているため、チェックポイントのロジックは親のコールバックによって処理されます。詳しくはこちらを参照してください：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ModelCheckpoint

このコールバックは、model.fit()を使用したトレーニングと併せて使用し、一定の間隔でモデルまたは重み（チェックポイントファイル内）を保存するために使用されます。モデルのチェックポイントは、W&Bアーティファクトとして記録されます。詳しくはこちらを参照してください：https://docs.wandb.ai/guides/artifacts

このコールバックは以下の機能を提供します：

• "monitor"に基づいて"最高のパフォーマンス"を達成したモデルを保存します。
• パフォーマンスに関係なく、各エポックの最後にモデルを保存します。
• エポックの最後、または一定数のトレーニングバッチの後にモデルを保存します。
• モデルの重みのみを保存するか、またはモデル全体を保存します。
• モデルをSavedModel形式または.h5形式で保存します。

引数

filepath (Union[str, os.PathLike]): モデルファイルを保存するパス。monitor (str): 監視するメトリクス名。verbose (int): 冗長モード、0または1。モード0はサイレントで、モード1はコールバックがアクションを実行したときにメッセージを表示します。save_best_only (bool): save_best_only=True の場合、モニタリングされる数量に基づいて"最高の"モデルとされた場合にのみモデルが保存され、最新の最高のモデルは上書きされません。save_weights_only (bool): True の場合、モデルの重みのみが保存されます。mode (Mode): {'auto', 'min', 'max'} のうちの一つ。val_accの場合はmax、val_lossの場合はminなどです。save_freq (Union[SaveStrategy, int]): epoch または整数。'epoch' を使用する場合、コールバックは各エポック後にモデルを保存します。整数を使用する場合、コールバックは指定したバッチ数の終わりにモデルを保存します。ただし、val_acc や val_loss などの検証メトリクスを監視する場合は、save_freq を "epoch" に設定する必要があります。options (Optional[str]): save_weights_only が true の場合は任意の tf.train.CheckpointOptions オブジェクト、save_weights_only が false の場合は任意の tf.saved_model.SaveOptions オブジェクト。initial_value_threshold (Optional[float]): 監視されるメトリクスの初期 "最高" 値の浮動小数点数。

属性

メソッド

set_model

set_model(
 model
)

set_params

set_params(
 params
)