Keras学习笔记---保存model文件和载入model文件_model文件如何保存的-程序员宅基地

Keras学习笔记---保存model文件和载入model文件

保存keras的model文件和载入keras文件的方法有很多。现在分别列出,以便后面查询。

keras中的模型主要包括model和weight两个部分。


保存model部分的主要方法:一是通过json文件

Json文件

[python]  view plain   copy
  1. # serialize model to JSON  
  2. model_json = model.to_json()  
  3. with open("model.json""w") as json_file:  
  4.     json_file.write(model_json)  

Yaml文件

[python]  view plain   copy
  1. # save as YAML  
  2. yaml_string = model.to_yaml()  

保存权重的方法:通过保存权重(系数)

HDF5文件

[cpp]  view plain   copy
  1. # serialize weights to HDF5  
  2. model.save_weights("model.h5")  
  3. print("Saved model to disk")  


同时保存model和权重的方式:

[python]  view plain   copy
  1. from keras.models import load_model  
  2.   
  3. model.save('model_weight.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'  


载入model的方法
json&hdf5

[python]  view plain   copy
  1. # load json and create model  
  2. json_file = open('model.json''r')  
  3. loaded_model_json = json_file.read()  
  4. json_file.close()  
  5. loaded_model = model_from_json(loaded_model_json  

[python]  view plain   copy
  1. from keras.models import load_model  
  2.   
  3. model = load_model('model.h5')  

载入权重

[python]  view plain   copy
  1. # load weights into new model  
  2. loaded_model.load_weights("model.h5")  
  3. print("Loaded model from disk")  


如果你需要加载权重到不同的网络结构(有些层一样)中,例如fine-tune或transfer-learning,你可以通过层名字来加载模型:


model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True)


#保存神经网络的结构与训练好的参数json_string = model.to_json()#等价于 json_string = model.get_config() open('my_model_architecture.json','w').write(json_string) model.save_weights('my_model_weights.h5') #加载模型结构和参数model = model_from_json(open('my_model_architecture.json').read()) model.load_weights('my_model_weights.h5')

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