[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题_callbacks.modelcheckpoint()有什么缺点

问题描述

在使用 callbacks.ModelCheckpoint() 并进行多 gpu 并行计算时，callbacks 函数会报错：

TypeError: can't pickle ...(different text at different situation) objects
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这个错误形式其实跟使用多 gpu 训练时保存模型不当造成的错误比较相似：

To save the multi-gpu model, use .save(fname) or .save_weights(fname)
with the template model (the argument you passed to multi_gpu_model),
rather than the model returned by multi_gpu_model.

这个问题在我之前的文章中也有提到：[Keras] 使用Keras调用多GPU，并保存模型
。显然，在使用检查点时，默认还是使用了 paralleled_model.save() ，进而导致错误。为了解决这个问题，我们需要自己定义一个召回函数。

解决方法

法一