ModelCheckpoint
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
Start by tracing the model training entry point and the existing snapshotFreq=1 handling. Define how a checkpoint metric, min/max direction, and plateau patience should be selected before implementing the behavior. Done means saving weights at the requested best or leveled-off epoch rather than only at a fixed snapshot frequency.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Save the model at the epoch where loss, fit error, validation loss or validation error is min/max or maybe has leveled off for a certain number of epochs.
Need use snapshotFreq=1 to save the weights.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 224
- 派生
- 129
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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