keras中如何保存model的数据,以及如何重构模型进行数据预测
2017-04-05 22:47
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keras中首先是训练神经网络模型,在训练好一个不错神经网络模型之后如何对数据进行预测呢?
这里就需要先保存训练好的神经网络模型的结构与参数。
注意这里利用h5py保存模型,这样所占的空间非常小。然后在利用h5py保存keras训练好的模型之前需要先安装h5py。
接下来的代码展示了如何保存model的结构与训练好的参数,以及如何重构模型用于之后的数据预测。
在py文件的同一文件目录之下会运行生成这样两个文件:
然后新建一个py文件,通过这两个文件可以重构训练好的神经网络模型。
接下来的文章我会介绍如何重建模型来进行数据预测。
参考文献
1、http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/50736615 2017.4.5
2、http://blog.csdn.NET/linmingan/article/details/50736300 2017.4.5
3、http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/51321879 2017.4.5
这里就需要先保存训练好的神经网络模型的结构与参数。
注意这里利用h5py保存模型,这样所占的空间非常小。然后在利用h5py保存keras训练好的模型之前需要先安装h5py。
安装h5py的命令如下: pip install cython pip install libhdf5-dev pip install h5py 安装完成后可以用如下命令测试: Python import h5py
接下来的代码展示了如何保存model的结构与训练好的参数,以及如何重构模型用于之后的数据预测。
#保存神经网络的结构与训练好的参数 json_string = model.to_json()#等价于 json_string = model.get_config() open('my_model_architecture.json','w').write(json_string) model.save_weights('my_model_weights.h5') #加载模型结构和参数 model = model_from_json(open('my_model_architecture.json').read()) model.load_weights('my_model_weights.h5')
在py文件的同一文件目录之下会运行生成这样两个文件:
然后新建一个py文件,通过这两个文件可以重构训练好的神经网络模型。
import h5py from keras.models import model_from_json #读取model model=model_from_json(open('my_model_architecture.json').read()) model.load_weights('my_model_weights.h5')
接下来的文章我会介绍如何重建模型来进行数据预测。
参考文献
1、http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/50736615 2017.4.5
2、http://blog.csdn.NET/linmingan/article/details/50736300 2017.4.5
3、http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/51321879 2017.4.5
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