如何使用Python手动保存权重的Keras?

如何使用Python手动保存权重的Keras?

介绍

使用Keras编写深度学习模型很容易,但当我们需要在训练过程中保存每个epoch的模型,或者手动保存模型以供以后使用时,就需要了解如何操作。在本文中,我们将了解如何使用Python通过Keras手动保存权重。

更多Python教程,请阅读:Python 教程

保存模型

Keras提供了一个简单的方法来保存模型的权重。我们可以使用ModelCheckpoint()回调来保存模型权重。代码如下:

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

filepath ="./weights-improvement-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')
callbacks_list = [checkpoint]

上面的代码中,我们通过将它传递给callbacks_list,创建了一个ModelCheckpoint的回调函数。该回调将在每个epoch结束时检查验证集的准确性,然后仅保存最好的模型权重。这些权重将以HDF5文件的格式保存在filepath中,其中{epoch:02d}是epoch的数字,{val_acc:.2f}是验证集准确性的小数点后两位。

保存权重

我们可以使用Model.save_weights()方法保存训练后的权重。代码如下:

model.save_weights('my_model_weights.h5')

此代码将通过HDF5格式将权重保存到my_model_weights.h5文件中。

加载权重

要载入保存的权重,您可以使用Model.load_weights()方法。代码如下:

model.load_weights('my_model_weights.h5')

这将从my_model_weights.h5文件中加载权重,并将其设置为您的模型的当前权重。

示例

以下是使用Python通过Keras手动保存权重的示例代码:

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 创建一个回调函数来保存模型权重
filepath="weights-improvement-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')
callbacks_list = [checkpoint]

# 训练模型并保存权重
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=20, batch_size=10, callbacks=callbacks_list)

# 保存权重
model.save_weights('my_model_weights.h5')

# 加载权重
model.load_weights('my_model_weights.h5')

上面的代码中,我们首先创建了一个简单的基于Sequential的Keras模型,并使用ModelCheckpoint创建了一个回调来保存最佳模型权重。然后我们在模型上训练,最后保存了训练后的权重,并载入了它。

结论

使用Python通过Keras手动保存权重是一个非常简单的任务。通过使用Keras提供的ModelCheckpoint回调函数,我们可以保存训练过程中每个epoch的最佳模型权重。然后,使用Model.save_weights()和Model.load_weights()方法将权重保存和载入到模型中。

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