Сохранение и загрузка грузов в керасе

Question

Сохранение и загрузка грузов в керасе

Я пытаюсь сохранить и загрузить веса из модели, которую я обучил.

Код, который я использую для сохранения модели, есть.

TensorBoard(log_dir='/output')

model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=1, epochs=1)

model.save_weights('model.hdf5')

model.save_weights('myModel.h5')

Дайте мне знать, если это неправильный способ сделать это, или если есть лучший способ сделать это.

Но когда я пытаюсь загрузить их, используя это,

from keras.models import load_model

model = load_model('myModel.h5')

Но я получаю эту ошибку:

ValueError                                Traceback (most recent call 

last)

<ipython-input-7-27d58dc8bb48> in <module>()

      1 from keras.models import load_model

----> 2 model = load_model('myModel.h5')



/home/decentmakeover2/anaconda3/lib/python3.5/site-

packages/keras/models.py in load_model(filepath, custom_objects, compile)

    235         model_config = f.attrs.get('model_config')

    236         if model_config is None:

--> 237             raise ValueError('No model found in config file.')

    238         model_config = json.loads(model_config.decode('utf-8'))

    239         model = model_from_config(model_config, 

custom_objects=custom_objects)



ValueError: No model found in config file.

Какие-нибудь предложения о том, что я могу делать неправильно?
Заранее спасибо.

531 2

python keras

2 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

blackHoleDetector · Accepted Answer · 2017-11-23 05:07:39

Вот видео на YouTube, которое точно объясняет, что вы хотите сделать: сохраните и загрузите модель Keras
Существует три различных метода сохранения, которые предоставляет Керас. Они описаны в видеосвязи выше (с примерами), а также ниже. Во-первых, причина, по которой вы получаете ошибку, заключается в том, что вы неправильно вызываете load_model.
Для сохранения и загрузки Весов модели сначала следует использовать
model.save_weights('my_model_weights.h5')
Чтобы сохранить веса, как вы и показали. Чтобы загрузить веса, вам сначала нужно построить свою модель, а затем вызвать load_weights на модели, как в
model.load_weights('my_model_weights.h5')
Другой метод экономии-это model.save(filepath). Эта функция save сохраняет:
Архитектура модели, позволяющая воссоздать модель.
веса модели.

конфигурация обучения (потеря, оптимизатор).

состояние оптимизатора, позволяющее возобновить тренировку именно там, где вы ее оставили прочь.

Чтобы загрузить эту сохраненную модель, вы должны использовать следующее:
from keras.models import load_model
new_model = load_model(filepath)'
Наконец, model.to_json(), сохраняет только архитектуру модели. Чтобы загрузить архитектуру, вы должны использовать
from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string)

Daniel Möller · Accepted Answer · 2017-11-13 16:23:18

Для загрузки Весов Сначала нужно иметь модель. Это должно быть:
existingModel.save_weights('weightsfile.h5')
existingModel.load_weights('weightsfile.h5')     
Если вы хотите сохранить и загрузить всю модель (часто это не работает, и я не знаю, почему):
model.save_model('filename')
model = load_model('filename')