Tensorflow 如何在没有显式model.fit的情况下设置tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint？

我想在代码中的转换过程中添加检查点。我通过在

model.fit

中设置

callbacks=callbacks

知道方法。但是，在代码中，没有通过

K.function

显式调用

model.fit

insead，如下所示。谁能告诉我设置检查站的正确位置在哪里？完整的代码可以通过查看

vae\u model=vae\u util.create\u vae（输入形状）
vae_model.compile（优化器=opt，loss='mse'）
rec_损耗=vae_损耗（vae_模型输出，列车目标）
总损失=回收损失
更新=选择获取更新（总损失、vae模型、可训练重量）
迭代=K.函数（vae_model.inputs+[train_target]，[rec_loss]，updates=updates）
评估记录损失=vae损失（vae模型输出、测试目标）
评估=K.功能（vae\u模型输入+测试目标]，[评估记录损失]）

原始代码已保存在safepoint中