Machine learning 无法在训练过程中使用keras保存最佳重量

我是凯拉斯的新手。我希望保存具有最佳权重的模型，如：

model1.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="RMSprop")

model1.summary()

mcp_save = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True, monitor='val_accuracy', mode='auto', verbose=2)
callbacks_list = [mcp_save]


epochs = 5000
batch_size = 50

# fit the model
history = model1.fit(x_train, y_train,
                batch_size=batch_size,
                epochs=epochs,
                callbacks=callbacks_list,
                validation_data=(x_test, y_test),
                verbose=2)

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我在Pycharm 2019社区版上没有看到警告或错误消息。但培训过程完成后，我无法在项目文件夹或我的计算机上的其他地方看到“best_model.h5”？？你能给我一些建议吗？？我的缺点是什么？？？

我觉得你的代码很好。我经常使用这个回调。我建议您使用完整路径来指定保存模型的位置，而不是相对路径