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ModelCheckpoint

keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)

Save the model after every epoch.

filepath can contain named formatting options, which will be filled with the values of epoch and keys in logs (passed in on_epoch_end).

For example: if filepath is weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5, then the model checkpoints will be saved with the epoch number and the validation loss in the filename.

Arguments

  • filepath: string, path to save the model file.
  • monitor: quantity to monitor.
  • verbose: verbosity mode, 0 or 1.
  • save_best_only: if save_best_only=True, the latest best model according to the quantity monitored will not be overwritten.
  • save_weights_only: if True, then only the model's weights will be saved (model.save_weights(filepath)), else the full model is saved (model.save(filepath)).
  • mode: one of {auto, min, max}. If save_best_only=True, the decision to overwrite the current save file is made based on either the maximization or the minimization of the monitored quantity. For val_acc, this should be max, for val_loss this should be min, etc. In automode, the direction is automatically inferred from the name of the monitored quantity.
  • period: Interval (number of epochs) between checkpoints.

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