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mindspore.train.EarlyStopping
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.. py:class:: mindspore.train.EarlyStopping(monitor='eval_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=False, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False)
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当监控的指标停止改进时停止训练。
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假设 `monitor` 是"accuracy"，那么，`mode` 将为"max"，因为训练的目标是准确率的提高，`model.fit()` 边训练边验证场景下，将记录 `monitor` 的变化。当在 `patience` 个epoch范围内指标效果变好的程度没有超过 `min_delta` 时，将调用 `run_context.request_stop()` 方法来终止训练。
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参数：
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- **monitor** (str) - 监控指标。如果是边训练边推理场景，合法的monitor配置值可以为"loss", "eval_loss"以及实例化 `Model` 时传入的metric名称；如果在训练时不做推理，合法的monitor配置值为"loss"。当monitor为"loss"时，如果训练网络有多个输出，默认取第一个值为训练损失值。默认值："eval_loss"。
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- **min_delta** (float) - `monitor` 指标变化的最小阈值，超过此阈值才视为 `monitor` 的变化。默认值：0。
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- **patience** (int) - `moniter` 相对历史最优值变好超过 `min_delta` 视为当前epoch的模型效果有所改善，`patience` 为等待的无改善epoch的数量，当内部等待的epoch数 `self.wait` 大于等于 `patience` 时，训练停止。默认值：0。
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- **verbose** (bool) - 是否打印相关信息。默认值：False。
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- **mode** (str) - `{'auto', 'min', 'max'}` 中的一种，'min'模式下将在指标不再减小时执行早停，'max'模式下将在指标不再增大时执行早停，'auto'模式将根据当前 `monitor` 指标的特点自动设置。默认值："auto"。
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- **baseline** (float) - 模型效果的基线，当前 `moniter` 相对历史最优值变好且好于 `baseline` 时，内部的等待epoch计数器被清零。默认值：0。
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- **restore_best_weights** (bool) - 是否自动保存最优模型的权重。默认值：False。
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异常：
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- **ValueError** - 当 `mode` 不在 `{'auto', 'min', 'max'}` 中。
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- **ValueError** - 当传入的 `monitor` 返回值不是标量。
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样例：
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.. note::
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运行以下样例之前，需自定义网络LeNet5和数据集准备函数create_dataset。详见 `网络构建 <https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/beginner/model.html>`_ 和 `数据集 Dataset <https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/beginner/dataset.html>`_ 。
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.. py:method:: on_train_begin(run_context)
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训练开始时初始化相关的变量。
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参数：
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- **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。
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.. py:method:: on_train_end(run_context)
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打印是第几个epoch执行早停。
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参数：
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- **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。
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.. py:method:: on_train_epoch_end(run_context)
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训练过程中，若监控指标在等待 `patience` 个epoch后仍没有改善，则停止训练。
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参数：
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- **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。
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