Kears 使用:通过回调函数保存最佳准确率下的模型操作
1：首先，我给我的MixTest文件夹里面分好了类的图片进行重命名（因为分类的时候没有注意导致命名有点不好）
defload_data(path): Renamethepicture[atool] foreachoneinos.listdir(path): newname=eachone[7:] os.rename(path+"\\"+eachone,path+"\\"+newname)
但是需要注意的是：我们按照类重命名了以后，系统其实会按照图片来排序。这个时候你会看到同一个类的被排序在了一块。这个时候你不要慌张，其实这个顺序是完全不用担心的。我们只是需要得到网络对某一个图片的输出是怎么样的判断标签。这个顺序对网络计算其权重完全是没有任何的影响的
2：我在Keras中使用InceptionV3这个模型进行训练，训练模型的过程啥的我在这里就不详细说了（毕竟这个东西有点像随记那样的东西）
我们在Keras的模型里面是可以通过
H.history["val_acc"]
H.history["val_loss"]
来的得到历史交叉准确率这样的指标
3：
对于每个epoch，我们都会计算一次val_acc和val_loss，我很希望保留下我最高的val_acc的模型，那该怎么办呢？
这个时候我就会使用keras的callback函数
H=model.fit_generator(train_datagen.flow(X_train,Y_train,batch_size=batchsize), validation_data=(X_test,Y_test),steps_per_epoch=(X_train.shape[0])//batchsize, epochs=epoch,verbose=1,callbacks=[tb(log_dir='E:\John\log'), save_function])
上面的参数先查查文档把。这里我就说说我的callbacks
callbacks=[tb(log_dir='E\John\log')]
这个是使用tensorboard来可视化训练过程的，后面是tensorboard的log输出文件夹的路径，在网络训练的时候，相对应的训练的状态就会保存在这个文件夹下
打开终端，输入
tensorboard--log_dir
--port
然后输入终端指示的网址在浏览器中打开，就可以在tensorboard中看到你训练的状态了
save_function:
这是一个类的实例化：
classSave(keras.callbacks.Callback):
def__init__(self):
self.max_acc=0.0
defon_epoch_begin(self,epoch,logs=None):
pass
defon_epoch_end(self,epoch,logs=None):
self.val_acc=logs["val_acc"]
ifepoch!=0:
ifself.val_acc>self.max_accandself.val_acc>0.8:
model.save("kears_model_"+str(epoch)+"_acc="+str(self.val_acc)+".h5")
self.max_acc=self.val_acc
save_function=Save()
这里继承了kears.callbacks.Callback
看看on_epoch_end：
在这个epoch结束的时候，我会得到它的val_acc
当这个val_acc为历史最大值的时候，我就保存这个模型
在训练结束以后，你就挑出acc最大的就好啦（当然，你可以命名为一样的，最后的到的模型就不用挑了，直接就是acc最大的模型了）
补充知识：Keras回调函数Callbacks使用详解及训练过程可视化
介绍
内容参考了keras中文文档
回调函数Callbacks
回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。
【Tips】虽然我们称之为回调“函数”，但事实上Keras的回调函数是一个类，回调函数只是习惯性称呼
keras.callbacks.Callback()
这是回调函数的抽象类，定义新的回调函数必须继承自该类
类属性:
params：字典，训练参数集（如信息显示方法verbosity，batch大小，epoch数）
model：keras.models.Model对象，为正在训练的模型的引用
回调函数以字典logs为参数，该字典包含了一系列与当前batch或epoch相关的信息。
目前，模型的.fit()中有下列参数会被记录到logs中：
在每个epoch的结尾处（on_epoch_end），logs将包含训练的正确率和误差，acc和loss，如果指定了验证集，还会包含验证集正确率和误差val_acc)和val_loss，val_acc还额外需要在.compile中启用metrics=[‘accuracy']。
在每个batch的开始处（on_batch_begin）：logs包含size，即当前batch的样本数
在每个batch的结尾处（on_batch_end）：logs包含loss，若启用accuracy则还包含acc
fromkeras.callbacksimportCallback
功能
History（训练可视化）
keras.callbacks.History()
该回调函数在Keras模型上会被自动调用，History对象即为fit方法的返回值,可以使用history中的存储的acc和loss数据对训练过程进行可视化画图，代码样例如下：
history=model.fit(X_train,Y_train,validation_data=(X_test,Y_test),
batch_size=16,epochs=20)
##或者
#history=model.fit(X_train,y_train,epochs=40,callbacks=callbacks,batch_size=32,validation_data=(X_test,y_test))
fig1,ax_acc=plt.subplots()
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Model-Accuracy')
plt.legend(['Training','Validation'],loc='lowerright')
plt.show()
fig2,ax_loss=plt.subplots()
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Model-Loss')
plt.legend(['Training','Validation'],loc='upperright')
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.show()
EarlyStopping
keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=0,verbose=0,mode='auto')
当监测值不再改善时，该回调函数将中止训练
参数
monitor：需要监视的量
patience：当earlystop被激活（如发现loss相比上一个epoch训练没有下降），则经过patience个epoch后停止训练。
verbose：信息展示模式
verbose=0为不在标准输出流输出日志信息
verbose=1为输出进度条记录
verbose=2为每个epoch输出一行记录
默认为1
mode：‘auto'，‘min'，‘max'之一，在min模式下，如果检测值停止下降则中止训练。在max模式下，当检测值不再上升则停止训练。
ModelCheckpoint
该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath
filepath可以是格式化的字符串，里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入
例如，filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5，则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。
参数
filename：字符串，保存模型的路径
monitor：需要监视的值
verbose：信息展示模式，0或1
save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型
mode：‘auto'，‘min'，‘max'之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。
save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）
period：CheckPoint之间的间隔的epoch数
Callbacks中可以同时使用多个以上两个功能,举例如下
callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=8), ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5',monitor='val_loss',save_best_only=True)] history=model.fit(X_train,y_train,epochs=40,callbacks=callbacks,batch_size=32,validation_data=(X_test,y_test))
在样例中，EarlyStopping设置衡量标注为val_loss，如果其连续4次没有下降就提前停止,ModelCheckpoint设置衡量标准为val_loss，设置只保存最佳模型，保存路径为best——model.h5
ReduceLROnPlateau
keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss',factor=0.1,patience=10,verbose=0,mode='auto',epsilon=0.0001,cooldown=0,min_lr=0)
当评价指标不在提升时，减少学习率
当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况，如果在patience个epoch中看不到模型性能提升，则减少学习率
参数
monitor：被监测的量factor：每次减少学习率的因子，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，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。
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：学习率的下限
使用样例如下：
callbacks_test=[ keras.callbacks.ReduceLROnPlateau( #以val_loss作为衡量标准 monitor='val_loss', #学习率乘以factor factor=0.1, #Itwillgettriggeredafterthevalidationlosshasstoppedimproving #当被检测的衡量标准经过几次没有改善后就减小学习率 patience=10, ) ] model.fit(x,y,epochs=20,batch_size=16, callbacks=callbacks_test, validation_data=(x_val,y_val))
CSVLogger
keras.callbacks.CSVLogger(filename,separator=',',append=False)
将epoch的训练结果保存在csv文件中，支持所有可被转换为string的值，包括1D的可迭代数值如np.ndarray.
参数
fiename：保存的csv文件名，如run/log.csv
separator：字符串，csv分隔符
append：默认为False，为True时csv文件如果存在则继续写入，为False时总是覆盖csv文件
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