Callback

    Tensorflow - 콜백을 이용해 로그와 모델 저장하기

    1. ModelCheckpoint from keras.callbacks import ModelCheckpoint ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1) 에포크가 끝날 때마다 모델을 저장하는 콜백 filepath: string, 모델 파일을 저장할 경로. monitor: 기록할 항목. verbose: 상세 정보 표시 정도, 0 혹은 1. save_best_only: True인 경우 monitor 값을 기준으로 가장 좋았던 모델만 저장합니다. save_weights_only: True인 경우 모델의 가중치만 저장되고 (mo..

    Tensorflow - Callback 클래스를 이용해서, 원하는 조건이 되면 학습을 멈추기

    accuracy나 loss 등이, 내가 원하는 특정 값이 되면 자동으로 학습을 멈추게 하고 싶다. Tensorflow에서는 특정값에 도달하면 학습을 멈추게 할 수 있는 콜백 기능을 제공한다. tf.keras.callbacks.Callback을 상속해서 사용한다. import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Flatten class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): if logs['va..