在深度学习模型训练过程中，监控模型性能并保存最佳模型是至关重要的。本文将介绍如何在Keras中实现这一功能，并通过紧急与非紧急车辆分类的案例进行详细说明。假设读者已具备一定的Keras模型构建基础，因此本文将重点介绍模型检查点的设置和使用。
将按照以下步骤进行：
首先，需要加载所需的库和数据集。以下是加载数据集的代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from keras.layers import Dense, InputLayer
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
!unzip /content/drive/My\ Drive/Dataset.zip
data = pd.read_csv('Dataset/emergency_classification.csv')
接下来，设置随机种子并查看数据集的前五行：
seed = 42
data.head()
然后，使用该文件加载图像，并将它们存储在名为“X”的变量中，同时将目标变量存储在名为“y”的变量中：
X = []
for img_name in data.image_names:
img = plt.imread('Dataset/images/' + img_name)
X.append(img)
X = np.array(X)
y = data.emergency_or_not.values
查看图像数组的形状：
X.shape
接下来，将三维图像矩阵转换为一维。将224 x 224 x 3的三个维度转换为一维，即224*224*3 = 150528：
X = X.reshape(X.shape[0], 224*224*3)
X.shape
检查图像的最小值和最大值：
X.min(), X.max()
将0到255的范围转换为0到1，并通过对每个像素值除以255来归一化：
X = X / X.max()
X.min(), X.max()
现在，将创建训练集和验证集：
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=seed)
(X_train.shape, y_train.shape), (X_valid.shape, y_valid.shape)
输入形状将是这些图像的每个特征的数量，即224*224*3。然后使用两个隐藏层，每个隐藏层有100个神经元和sigmoid激活函数。最后是输出层，它有一个神经元和sigmoid激活函数：
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(224*224*3,)))
model.add(Dense(100, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(100, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
接下来，将编译模型，并定义损失函数和优化器：
adam = Adam(lr=1e-5)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy'])
现在将训练模型，并在此过程中定义模型检查点。首先，从Keras的“callbacks”模块导入模型检查点函数：
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
定义模型检查点，指定保存模型权重的路径：
filepath = "best_weights.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')
callbacks_list = [checkpoint]
调用模型检查点函数，并定义要保存模型的路径，即best_weights.hdf5。然后定义要监控的指标，即验证集准确率val_accuracy。设置verbose=1以在每个epoch后打印摘要，并将save_best_only设置为True，以便仅保存最佳模型。最后，定义mode='max'，因为希望获得最大的验证集准确率。接下来，将模型训练50个epoch，设置批量大小为128，并提供训练集和验证集：
model_history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=128, validation_data=(X_valid, y_valid), callbacks=callbacks_list)
模型训练完成后，将评估模型性能。首先检查验证集上的准确率：
print('Accuracy on validation set:', accuracy_score(y_valid, model.predict_classes(X_valid)[:, 0]), '%')
model.load_weights("best_weights.hdf5")
print('Accuracy on validation set:', accuracy_score(y_valid, model.predict_classes(X_valid)[:, 0]), '%')