本文主要是介绍model.fit_generato函数 回调函数ReduceLROnPlateau tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
fit_generator函数简介
浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)
https://www.jb51.net/article/188905.htm
fit_generator(generator,
steps_per_epoch=None,
epochs=1,
verbose=1,
callbacks=None,
validation_data=None,
validation_steps=None,
class_weight=None,
max_queue_size=10,
workers=1,
use_multiprocessing=False,
shuffle=True,
initial_epoch=0)
参数：
generator：一个生成器，或者一个 Sequence (keras.utils.Sequence) 对象的实例。这是我们实现的重点，后面会着介绍生成器和sequence的两种实现方式。
generator: 一个生成器，或者一个 Sequence (keras.utils.Sequence) 对象的实例， 以在使用多进程时避免数据的重复。 生成器的输出应该为以下之一：
1、一个 (inputs, targets) 元组
2、一个 (inputs, targets, sample_weights) 元组。
这个元组（生成器的单个输出）组成了单个的 batch。 因此，这个元组中的所有数组长度必须相同（与这一个 batch 的大小相等）。 不同的 batch 可能大小不同。 例如，一个 epoch 的最后一个 batch 往往比其他 batch 要小， 如果数据集的尺寸不能被 batch size 整除。 生成器将无限地在数据集上循环。当运行到第 steps_per_epoch 时，记一个 epoch 结束。
作者：庵下桃花仙
链接：https://www.jianshu.com/p/aa91d23ccd7b
来源：简书
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steps_per_epoch：这个是我们在每个epoch中需要执行多少次生成器来生产数据，fit_generator函数没有batch_size这个参数，是通过steps_per_epoch来实现的，每次生产的数据就是一个batch，因此steps_per_epoch的值我们通过会设为（样本数/batch_size）。如果我们的generator是sequence类型，那么这个参数是可选的，默认使用len(generator) 。
epochs：即我们训练的迭代次数。
verbose：0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行
callbacks：在训练时调用的一系列回调函数。
validation_data：和我们的generator类似，只是这个使用于验证的，不参与训练。
validation_steps：和前面的steps_per_epoch类似。
class_weight：可选的将类索引（整数）映射到权重（浮点）值的字典，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 这可以用来告诉模型「更多地关注」来自代表性不足的类的样本。（感觉这个参数用的比较少）
max_queue_size：整数。生成器队列的最大尺寸。默认为10.
workers：整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，workers 将默认为 1。如果为 0，将在主线程上执行生成器。
use_multiprocessing：布尔值。如果 True，则使用基于进程的多线程。默认为False。
shuffle：是否在每轮迭代之前打乱 batch 的顺序。 只能与Sequence(keras.utils.Sequence) 实例同用。
initial_epoch: 开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练）
TensorFlow回调函数：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint函数
类 ModelCheckpoint
继承自：Callback
定义在：tensorflow/python/keras/callbacks.py。
在每个训练期（epoch）后保存模型。
filepath可以包含命名格式化选项，可以由epoch的值和logs的键（由on_epoch_end参数传递）来填充。
例如：如果filepath是weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5，则模型检查点将与文件名中的epoch号和验证损失一起保存。
参数：
filepath：string，保存模型文件的路径。
monitor：要监测的数量。
verbose：详细信息模式，0或1。
save_best_only：如果save_best_only=True，被监测数量的最佳型号不会被覆盖。
mode：{auto，min，max}之一。如果save_best_only=True，那么是否覆盖保存文件的决定就取决于被监测数据的最大或者最小值。对于val_acc，这应该是max，对于val_loss这应该是min，等等。在auto模式中，方向是从监测数量的名称自动推断出来的。
save_weights_only：如果为True，则仅保存模型的权重（model.save_weights(filepath)），否则保存完整模型（model.save(filepath)）。
period：检查点之间的间隔（epoch数）。
KERAS的回调函数REDUCELRONPLATEAU
目的：定义学习率之后，经过一定epoch迭代之后，模型效果不再提升，该学习率可能已经不再适应该模型。需要在训练过程中缩小学习率，进而提升模型。如何在训练过程中缩小学习率呢？我们可以使用keras中的回调函数ReduceLROnPlateau。与EarlyStopping配合使用，会非常方便。
https://www.freesion.com/article/4104548785/
monitor：监测的值，可以是accuracy，val_loss,val_accuracy
factor：缩放学习率的值，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一 默认‘auto’就行
epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
min_lr：学习率最小值，能缩小到的下限
Reduce=ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_accuracy’,
factor=0.1,
patience=2,
verbose=1,
mode=‘auto’,
epsilon=0.0001,
cooldown=0,
min_lr=0)
这篇关于model.fit_generato函数 回调函数ReduceLROnPlateau tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
