Tensorflow:保存验证错误最小的模型

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 定义回调函数，保存验证错误最小的模型
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5',
                                      monitor='val_loss',
                                      save_best_only=True)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=10,
          validation_data=(x_val, y_val),
          callbacks=[checkpoint_callback])

# 加载验证错误最小的模型
best_model = tf.keras.models.load_model('best_model.h5')