TensorFlow 模型检查点配置详解：保存模型和恢复训练

这段代码主要用于配置 TensorFlow 模型训练过程中的模型检查点 (checkpoint) 保存方式和路径。

• config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=10, keep_checkpoint_max=10) 定义了模型检查点保存的配置：

  • save_checkpoint_steps=10 表示每训练 10 个步骤保存一次模型检查点。
  • keep_checkpoint_max=10 表示最多保存 10 个模型检查点，如果超过 10 个，就会删除最旧的检查点。

• config_ckpt_path = 'D:/pythonProject2/ckpt/' 指定了模型检查点的保存路径。

• ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix='checkpoint_lenet', directory=config_ckpt_path, config=config_ck) 使用 ModelCheckpoint 回调函数来实现模型检查点的保存：

  • prefix='checkpoint_lenet' 为模型检查点文件名的前缀。
  • directory=config_ckpt_path 指定保存路径。
  • config=config_ck 应用了前面定义的检查点配置。

通过使用 ModelCheckpoint 回调函数，可以自动在训练过程中保存模型检查点，以便在训练中断或需要恢复训练时，能够从上次保存的检查点继续训练，节省训练时间。