Tensorflow2 如何保存模型参数，实现断点续训，提高模型训练效率？-- Tensorflow自学笔记15
为了提高模型训练效率，有时需要对数据集进行多次训练，为了提高模型训练效率及准确率，tensorflow可以实现断点续训，在第一次训练时保存参数和模型，第二次训练就可以在第一次参数和模型的基础上继续训练，从而提高训练效率。
一、保存模型
借助 tensorflow 给出的回调函数，直接保存参数和网络
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=路径文件名, save_weights_only=True, monitor='val_loss', # val_loss or loss save_best_only=True)history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5,
validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1, callbacks=[cp_callback])
注:monitor 配合 save_best_only 可以保存最优模型，包括:训练损失最小模 型、测试损失最小模型、训练准确率最高模型、测试准确率最高模型等。
二、读取模型
load_weights(路径文件名)
checkpoint_save_path = "./checkpoint/mnist.ckpt"
if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'):print('-------------load the model-----------------')model.load_weights(checkpoint_save_path)三、设置回调
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,#是否只保留模型参数save_best_only=True) #是否只保留最优模型history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1,callbacks=[cp_callback])
四、完整代码
参见：https://download.csdn.net/download/pisceshsu/89723387