小编Mad*_*ord的帖子

我有一个fit（）函数，该函数使用ModelCheckpoint（）回调保存模型（如果比以前的模型更好），并使用save_weights_only = False，因此可以保存整个模型。这应该允许我以后通过使用load_model（）恢复训练。

不幸的是，在save（）/ load_model（）往返中的某处，度量标准值未保留-例如，val_loss设置为inf。这意味着当训练恢复时，在第一个时期之后，ModelCheckpoint（）将始终保存模型，这几乎总是比前一届比赛的前任冠军差。

我确定可以在继续训练之前设置ModelCheckpoint（）的当前最佳值，如下所示：

myCheckpoint = ModelCheckpoint(...)
myCheckpoint.best = bestValueSoFar

显然，我可以监视所需的值，将它们写到文件中，然后在恢复时再次读入，但是鉴于我是Keras新手，我想知道自己是否错过了一些明显的事情。