Kerasにおける重み/モデルの保存、読み込みについて |
您所在的位置:网站首页 › keras save weights › Kerasにおける重み/モデルの保存、読み込みについて |
Kerasにおける重み/モデルの保存、読み込みについてご紹介します。 目次 1 条件2 Kerasにおける保存/読み込み2.1 重みの保存/読み込み2.2 モデルの保存/読み込み3 参考3.1 Keras Documentation:モデルについて3.2 Keras Documentation:Keras modelを保存するには?3.3 How to Save and Load Your Keras Deep Learning Model 条件 Python 3.7.0 Keras 2.1.2 Kerasにおける保存/読み込みKerasでは、混同しやすい保存/読み込みメソッドが存在します。 ちぐはぐな使い方をすると、読み込みの際に以下のようなエラーが出力され失敗します。 重みを保存(model.save_weights())して、モデルを読み込む(models.load_model)。 ValueError: No model found in config file 重みの保存/読み込み 重みの保存には、「model.save_weights()」を使用します。 重みの読み込みには、「model.load_weights()」を使用します。model.save_weights(filepath): モデルの重みをHDF5形式のファイルに保存します。 model.load_weights(filepath, by_name=False): (save_weightsによって作られた) モデルの重みをHDF5形式のファイルから読み込みます。デフォルトでは、アーキテクチャは不変であることが望まれます。(いくつかのレイヤーが共通した)異なるアーキテクチャに重みを読み込む場合、by_name=Trueを使うことで、同名のレイヤーにのみ読み込み可能です。 出典:Keras Documentation モデルの保存/読み込み モデルの保存には、「model.save()」を使用します。 モデルの読み込みには、「model.load_model()」を使用します。model.save(filepath):単一のHDF5ファイルにKerasのモデルを保存できます。このHDF5ファイルは以下を含みます。 ・再構築可能なモデルの構造 ・モデルの重み ・学習時の設定 (loss,optimizer) ・optimizerの状態.これにより,学習を終えた時点から正確に学習を再開できます keras.models.load_model(filepath):モデルを再インスタンス化できます。 load_modelは、学習時の設定を利用して、モデルのコンパイルも行います(ただし、最初にモデルを定義した際に、一度もコンパイルされなかった場合を除く)。 出典:Keras Documentation 参考 Keras Documentation:モデルについてhttps://keras.io/ja/models/about-keras-models/ Keras Documentation:Keras modelを保存するには?https://keras.io/ja/getting-started/faq/ How to Save and Load Your Keras Deep Learning ModelHow to Save and Load Your Keras Deep Learning Model FacebookXHatenaPocket |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |