Kerasでモデルを保存&読み込みする方法
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')
モデルの読み込み
- 再構築可能なモデルの構造
- モデルの重み
- 学習時の設定 (loss，optimizer)
- 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')
Kerasで重みを保存&読み込みする方法
重みを保存
#modelの保存の重みを保存
model.save_weights('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')