Keras|モデルの保存と読み込み

ディープラーニング





モデルの保存と読み込み

Kerasでは、保存するとき、hdf5ファイルもしくはh5ファイルを使用する。
jsonなどのファイル形式も使用できる。

今回は、hdf5ファイルを使用する。

モデルを保存

#modelの保存
model.save('ファイル名.hdf5')

重みを保存

#modelの保存の重みを保存
model.save_weights('ファイル名.hdf5')

モデルの読み込み

  1. 再構築可能なモデルの構造
  2. モデルの重み
  3. 学習時の設定 (loss,optimizer)
  4. 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

モデルを保存すると、以上の4つのデータが保存されています。

#モデルを読み込む
#保存したファイル.hdf5を選択

model = load_model('ファイル名.hdf5')

重みの読み込み

重みの保存は、重みしか保存されません。

重み保存した時の、ネットワークを用意する必要があります。

重み保存した時のネットワークと、読み込み時のネットワークが異なる場合は、エラーになるので気をつけなければなりません。

同じモデルを用意しなければならないことに注意です。

#重みを読み込む
#保存したファイル.hdf5を選択
#model.load_weights('ファイル名.hdf5')

参考書

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