如何将训练好的网络进行保存,我们可以用pickle或cPickle来保存Keras模型,同时我们可以用下面的方法:
一、保存整个模型
model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含:
模型的结构
模型的权重
训练配置(损失函数,优化器,准确率等)
优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方
前提是已经安装python的h5py包.
from keras.models import load_model
当我们再一次使用时可以model.load_model(filepath)载入模型
二、保存模型的结构
model.to_jason()将模型序列化保存为json文件,里面记录了网络的整体结构, 各个层的参数设置等信息. 将json字符串保存到文件.
open(‘filename.json','w').write(json_string) from keras.models import model_form_json json_string=open('filename.json').read()
model=model_from_json(json_string)
除了json格式,还可以保存为yaml格式的字符串,形式与JSON一样
三、保存模型权重
model.save_weights()
我们经过调参后网络的输出精度比较满意后,可以将训练好的网络权重参数保存下 来.可通过下面的代码利用HDF5进行保存
model.save_weights(‘model_weights.h5')
使用的时加载模型:
model.load_weights(‘model_weights.h5')
如果你需要加载权重到不同的网络结构(有些层一样)中,例如fine-tune或transfer-learning,你可以通过层名字来加载模型:
model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True)
因此我们建模时最好给每个层定义名字
以上就是我们保存模型的三种方法,需要我们在实践时多总结。
这篇基于keras 模型、结构、权重保存的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]