save_freq 오류가 발생합니다.

Question

안녕하세요 선생님. 수업내용대로 period를 사용하다가 아래와 같은 경고 문구가 나와서 save_freq를 사용했습니다. tensorflow:`period` argument is deprecated. Please use `save_freq` to specify the frequency in number of batches seen. save_freq='epoch'를 사용하면 문제가 없지만, 숫자를 입력하여 사용하면 아래와 같은 에러가 게속 발생하고 있습니다. KeyError : 'Failed to format this callback filepath: "/content/weights.{epoch:03d}-{val_loss:.2f}.h5". Reason: \'val_loss\'' 저는 kaggle이 아니라 colab에서 사용했습니다. 아래는 실행했던 코드입니다. from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint from tensorflow.keras.optimizers import Adam model = create_model () model. compile ( optimizer=Adam ( learning_rate= 0.001 ), loss= 'categorical_crossentropy' , metrics= [ 'accuracy' ]) mcp_cb = ModelCheckpoint ( filepath= '/content/weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.h5' , monitor= 'val_loss' , save_best_only= True , save_weights_only= True , mode= 'min' , save_freq= 3 , verbose= 1 ) history = model.fit ( x=tr_images , y=tr_oh_labels , batch_size= 128 , epochs= 10 , validation_data= ( val_images , val_oh_labels ), callbacks= [ mcp_cb ])

권 철민 · Answer

안녕하십니까, 저도 save_freq에 epoch외에는 사용해보진 않았습니다. 만약 숫자값을 넣으면 해당 batch step 수만큼 학습 할 때마다 checkpoint를 만들게 되는데, 현재 filepath가 그걸 수용하게 되어 있지 않은것 같습니다. 사실 이걸 수용할 수 있게 keras에서 지원하지 않는 것 같습니다. 지금 기능이 지원되었는지 확실 하지 않습니다. 아래 기능 요청건 확인해 보시지요. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/38668 그리고 숫자값을 넣게 되면 너무 많은 checkpoint 파일을 만들게 됩니다. 굳이 만드실 필요는 없어 보입니다만, 꼭 만드셔야 겠다면 기능이 추가되었는지 해당 github에서 모니터링을 더 해보셔야 할 것 같습니다.