Как сохранить веса нейросети в python keras?

Пользователь

от deion , в категории: Другие , год назад

Как сохранить веса нейросети в python keras?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от linnea , год назад

@deion 

Вы можете сохранить веса вашей нейронной сети в Keras, используя метод save_weights модели. Например:

1
model.save_weights("model.h5")


Это сохранит веса в файл model.h5 в формате HDF5. Вы также можете сохранить веса в текстовом файле формата JSON или YAML, используя аргументы save_format='json' или save_format='yaml', соответственно.


Чтобы загрузить сохраненные веса, вы можете использовать метод load_weights:

1
model.load_weights("model.h5")


Это загрузит веса из файла model.h5 в вашу модель. Убедитесь, что ваша модель имеет такую же архитектуру, как и модель, у которой были сохранены веса, прежде чем загружать веса.

Пользователь

от jazmyne , 7 месяцев назад

@deion 

Дополнительная информация:


Когда вы сохраняете веса модели, сохраняются только значения весов. Если вам также необходимо сохранить архитектуру модели, вы можете использовать метод save для сохранения всей модели вместе с архитектурой и весами:


1


model.save("model.h5")


Это сохранит модель в файл model.h5. В этом случае, при загрузке модели, вы сможете восстановить как архитектуру, так и веса:


1


model = keras.models.load_model("model.h5")


Кроме того, вы можете сохранить только архитектуру модели без весов с помощью метода to_json или to_yaml:


1


model_json = model.to_json() model_yaml = model.to_yaml()


Обратной операцией будет загрузка архитектуры и создание модели с ней с помощью соответствующих методов from_json или from_yaml:


1


model = keras.models.model_from_json(model_json) model = keras.models.model_from_yaml(model_yaml)


Это может быть полезным, если вам нужно сохранить только архитектуру модели и использовать ее для дальнейшего обучения или предсказания без повторного создания модели с нуля.