如何使用Python从检查点加载权重并重新评估模型？

在深度学习中，我们通常会在训练过程中保存多个检查点，以便在训练过程中出现问题时可以从之前的状态恢复，并且我们可以使用检查点文件对模型进行重新评估或进行预测。本文将介绍如何使用Python从检查点加载权重并重新评估模型。

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加载检查点

在Keras中，我们可以使用ModelCheckpoint回调保存检查点文件，如下所示：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[checkpoint])

这个回调函数将在每个训练周期结束时保存一个model.h5文件，如果该文件比之前保存的文件更好，它将会覆盖之前的文件。

要加载检查点，我们需要使用load_weights函数。假设我们保存了10个检查点文件，我们可以加载第五个模型的权重：

from keras.models import load_model

model = load_model('model.h5')
model.load_weights('weights.05.hdf5')

在上面的代码中，我们首先加载所有的模型架构和权重，然后我们加载只包含第五个周期的权重的检查点文件。

评估模型

接下来，我们将使用已存的检查点文件重新评估模型。

首先，我们需要重新创建模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

接下来，我们将加载之前的模型权重，并使用测试数据集进行评估：

model.load_weights('weights.05.hdf5')
model.evaluate(x_test, y_test)

但如果模型不是从头开始训练的，而是在已经训练好的模型上继续训练，则需要先编译模型，并使用新的数据进行训练。

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[checkpoint])

model.load_weights('weights.05.hdf5')
model.evaluate(x_test, y_test)

使用evaluate函数可以计算模型在测试集上的损失值和指标值。