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深度學(xué)習(xí)中如何實(shí)現(xiàn)Keras模型加載和保存?
2020-07-22
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Keras 是源于 Theano 或 者TensorFlow 的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,它的設(shè)計(jì)來源于Torch,編程語言使用的是 Python ,是一個(gè)擁有強(qiáng)大功能、內(nèi)容抽象,而且高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。

今天小編給大家分享的就是Keras 模型的保存與加載,希望對(duì)大家學(xué)習(xí)和使用Keras 有所幫助。

一、Keras模型保存和加載的基礎(chǔ)介紹

Keras模型保存和加載一般是保存成hdf5格式。Keras模型主要有兩種,序貫?zāi)P图碨equential、以及函數(shù)式模型Model,相對(duì)來說函數(shù)模型Model使用范圍更廣,序貫?zāi)P蚐equential可看作是函數(shù)模型的一種特殊情況。

兩類模型有一些方法是相同的:

model.summary():打印模型概況

model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典。

model.get_layer():依據(jù)層名或下標(biāo)獲得層對(duì)象

model.get_weights():返回模型權(quán)重張量的列表,類型為numpy array

model.set_weights():從numpy array里將權(quán)重載入給模型,要求數(shù)組具有與model.get_weights()相同的形狀。

model.to_json:返回代表模型的JSON字符串,僅包含網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),不包含權(quán)值。

model.to_yaml:與model.to_json類似,同樣可以從產(chǎn)生的YAML字符串中重構(gòu)模型

model.save_weights(filepath):將模型權(quán)重保存到指定路徑,文件類型是HDF5(后綴是.h5)

model.load_weights(filepath, by_name=False):從HDF5文件中加載權(quán)重到當(dāng)前模型中, 默認(rèn)情況下模型的結(jié)構(gòu)將保持不變。如果想將權(quán)重載入不同的模型(有些層相同)中,則設(shè)置by_name=True,只有名字匹配的層才會(huì)載入權(quán)重

二、Keras模型保存和加載方式

1.保存所有狀態(tài)

(1)保存模型和模型圖


# 保存模型 model.save(file_path)
model_name = '{}/{}_{}_{}_v2.h5'.format(params['model_dir'],params['filters'],params['pool_size_1'],params['pool_size_2'])
model.save(model_name)

# 保存模型圖
from keras.utils import plot_model
# 需要安裝pip install pydot
model_plot = '{}/{}_{}_{}_v2.png'.format(params['model_dir'],params['filters'],params['pool_size_1'],params['pool_size_2'])
plot_model(model, to_file=model_plot)


(2)加載模型


from keras.models import load_model

model_path = '../docs/keras/100_2_3_v2.h5'
model = load_model(model_path)


利弊分析:

a.模型保存和加載就只需一行代碼,寫起來簡(jiǎn)單快捷

b.既能保存模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù),又能保存訓(xùn)練配置等信息。方便我們從上次訓(xùn)練中斷的地方再次進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化。

c.占用空間過大,上傳或者同步費(fèi)時(shí)。

2.只保存模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)

(1)保存模型


import yaml
import json

# 保存模型結(jié)構(gòu)到y(tǒng)aml文件或者json文件
yaml_string = model.to_yaml()
open('../docs/keras/model_architecture.yaml', 'w').write(yaml_string)
# json_string = model.to_json()
# open('../docs/keras/model_architecture.json', 'w').write(json_string)

# 保存模型參數(shù)到h5文件
model.save_weights('../docs/keras/model_weights.h5')


(2)加載模型


import yaml
import json
from keras.models import model_from_json
from keras.models import model_from_yaml

# 加載模型結(jié)構(gòu)
model = model_from_yaml(open('../docs/keras/model_architecture.yaml').read())
# model = model_from_json(open('../docs/keras/model_architecture.json').read())

# 加載模型參數(shù)
model.load_weights('../docs/keras/model_weights.h5')


利弊分析:

a.能夠節(jié)省硬盤空間,便于同步和協(xié)作

b.會(huì)丟失訓(xùn)練的一部分配置信息

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }