tensorflow.js 如果存在加载保存的模型，或者如果不存在，则在每个 epochEnd 回调中创建并保存模型的检查点答案

【问题标题】：tensorflow.js if exist load saved model or if not exists create and save checkpoints of model every epochEnd callbacktensorflow.js 如果存在加载保存的模型，或者如果不存在，则在每个 epochEnd 回调中创建并保存模型的检查点
【发布时间】：2020-10-31 22:01:24
【问题描述】：

我想从 localstorage 加载我的预定义模型，如果那里没有任何模型，则可能会创建它。在每个纪元之后，我想保存模型以供以后加载。

我搜索了很多示例来保存和加载模型。有一些示例（如 API 文档），但我找不到如何检查本地存储中是否有任何适用的模型，如果没有，请创建它。

注意：Tensorflow 解决方案不适用于 tensorflow.js（或者我找不到方法）

//I need to load model from localstorage. It's not needed to use a try catch block, if there is a solution to check are there any model that can be loaded as a correct model, it can be applicable.

try{

/*
try-catch block or any function to check
*/

const model = await tf.loadLayersModel('localstorage://my-model-1');

}catch(err) {

//Create new model if not exists (i don't know it is ok or not)
  const model = tf.sequential();
  model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
  model.add(tf.layers.dense({units: 1}));

}

const xs = tf.tensor([1,2,3,4,5]);
const ys = tf.tensor([3,5,7,9,11]);

async function trainModel(model, inputs, labels) {
    const learningRate = 0.01;
    const opt=tf.train.sgd(learningRate);
    model.compile({ loss: 'meanSquaredError', optimizer: opt});
    
    return await model.fit(xs, ys, {
        epochs: 500,
        callbacks:{
            onEpochEnd: async(epoch, logs) =>{
                document.getElementById("output").innerText="Epoch:" 
                            + epoch 
                            + " Loss:" 
                            + logs.loss;
                
        /*
        and then save model to the localstorage for it can load at top of this script for use later load
        */
        
            }
        }
    })
}

var training = trainModel(model, xs, ys)


training.then(function(args){
    var prediction = model.predict(tf.tensor([6]));
    document.getElementById("output").innerText=prediction;
    prediction.print();
})

<!DOCTYPE html>
<html lang="tr">
  <head>
    <title>tensorflow.js sofrası</title>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.7.0/dist/tf.min.js"></script>
  </head>

  <body>
    <div id="output"></div>
    <script src="script2.js"></script>
  </body>
</html>

【问题讨论】：

标签： save load tensorflow.js pre-trained-model

【解决方案1】：

模型可以在每个 epoch 后保存，如下所示：

onEpochEnd: async(epoch, logs) =>{
  document.getElementById("output").innerText="Epoch:" 
                            + epoch 
                            + " Loss:" 
                            + logs.loss;
                
  await model.save('localstorage://model-name');
        
}

如果模型已经保存，我们可以检查 localStorage 是否包含以下键之一：tensorflowjs_models/model-name/info, tensorflowjs_models/my-model-1/model_topology, ... 它将如下所示：

function createModel() {
  const model = tf.sequential();
  model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
  model.add(tf.layers.dense({units: 1}));
  return model
}

let myModel;
if (localStorage['tensorflowjs_models/model-name/model_info']) {
 // the model exist
 myModel = await model.save('localstorage://model-name');
} else {
 myModel = createModel()
}

【讨论】：

非常感谢。这正是我想要的。
你知道当浏览器最小化时有什么方法可以继续训练纪元吗？
看来浏览器规范是这样的