тензор потока: может сохранить лучшую модель только при наличии val_a cc, пропуская

Question

У меня проблема с tf.callbacks.ModelChekpoint. Как вы можете видеть в моем файле журнала, предупреждение всегда приходит перед последней итерацией, где вычисляется val_acc. Поэтому Modelcheckpoint никогда не находит val_acc

Epoch 1/30
1/8 [==>...........................] - ETA: 19s - loss: 1.4174 - accuracy: 0.3000
2/8 [======>.......................] - ETA: 8s - loss: 1.3363 - accuracy: 0.3500 
3/8 [==========>...................] - ETA: 4s - loss: 1.3994 - accuracy: 0.2667
4/8 [==============>...............] - ETA: 3s - loss: 1.3527 - accuracy: 0.3250
6/8 [=====================>........] - ETA: 1s - loss: 1.3042 - accuracy: 0.3333
WARNING:tensorflow:Can save best model only with val_acc available, skipping.
8/8 [==============================] - 4s 482ms/step - loss: 1.2846 - accuracy: 0.3375 - val_loss: 1.3512 - val_accuracy: 0.5000

Epoch 2/30
1/8 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 1.0098 - accuracy: 0.5000
3/8 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.8916 - accuracy: 0.5333
5/8 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.9533 - accuracy: 0.5600
6/8 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.9523 - accuracy: 0.5667
7/8 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.9377 - accuracy: 0.5714
WARNING:tensorflow:Can save best model only with val_acc available, skipping.
8/8 [==============================] - 1s 98ms/step - loss: 0.9229 - accuracy: 0.5750 - val_loss: 1.2507 - val_accuracy: 0.5000

Это мой код для обучения CNN.

    callbacks = [
        TensorBoard(log_dir=r'C:\Users\reda.elhail\Desktop\logs\{}'.format(Name),
                    histogram_freq=1),
        ModelCheckpoint(filepath=r"C:\Users\reda.elhail\Desktop\checkpoints\{}".format(Name), monitor='val_acc',
                        verbose=2, save_best_only=True, mode='max')]
    history = model.fit_generator(
        train_data_gen,
        steps_per_epoch=total_train // batch_size,
        epochs=epochs,
        validation_data=val_data_gen,
        validation_steps=total_val // batch_size,
        callbacks=callbacks)```

Answer 1

Я знаю, как иногда это может расстраивать ... но тензор потока требует, чтобы вы явно записали имя метри c, которое вы хотите вычислить

Вам действительно нужно будет сказать 'val_accuracy'

metric = 'val_accuracy'
ModelCheckpoint(filepath=r"C:\Users\reda.elhail\Desktop\checkpoints\{}".format(Name), monitor=metric,
                    verbose=2, save_best_only=True, mode='max')]

Надеюсь, это поможет =)