¿Cómo puedo utilizar tf.keras.las devoluciones de llamada.ModelCheckpoint en Keras Sintonizador?

Puede utilizar tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint para Keras tuner de la misma manera como se usa en otro modelo de salvar los puestos de control.

Después de que el modelo de formación con el hyperparameters obtenidos a partir de la búsqueda según este modelo, se puede definir el modelo de puntos de control y guardarlo de la siguiente manera:

hypermodel = tuner.hypermodel.build(best_hps)

# Retrain the model
hypermodel.fit(img_train, label_train, epochs=best_epoch, validation_split=0.2)

import os
checkpoint_path = "training_1/cp.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)

# Create a callback that saves the model's weights
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
                                                 save_weights_only=True,
                                                 verbose=1)
history = hypermodel.fit(img_train, label_train, epochs=5, validation_split=0.2, callbacks=[cp_callback])
os.listdir(checkpoint_dir)

# Re-evaluate the model
loss, acc = hypermodel.evaluate(img_test, label_test, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))

# Loads the weights
hypermodel.load_weights(checkpoint_path)

# Re-evaluate the model
loss, acc = hypermodel.evaluate(img_test, label_test, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))

Por favor, consulte este enlace para obtener más inofrmation en guardar y cargar modelo de puntos de control.