Keras保存模型并载入模型继续训练的实现
我们以MNIST手写数字识别为例
import numpy as npfrom keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.optimizers import SGD # 载入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()# (60000,28,28)print('x_shape:',x_train.shape)# (60000)print('y_shape:',y_train.shape)# (60000,28,28)->(60000,784)x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255.0x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)/255.0# 换one hot格式y_train = np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)y_test = np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10) # 创建模型,输入784个神经元,输出10个神经元model = Sequential([ Dense(units=10,input_dim=784,bias_initializer='one',activation='softmax') ]) # 定义优化器sgd = SGD(lr=0.2) # 定义优化器,loss function,训练过程中计算准确率model.compile( optimizer = sgd, loss = 'mse', metrics=['accuracy'],) # 训练模型model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=5) # 评估模型loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test) print('/ntest loss',loss)print('accuracy',accuracy) # 保存模型model.save('model.h5') # HDF5文件,pip install h5py
载入初次训练的模型,再训练
import numpy as npfrom keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.optimizers import SGDfrom keras.models import load_model# 载入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()# (60000,28,28)print('x_shape:',x_train.shape)# (60000)print('y_shape:',y_train.shape)# (60000,28,28)->(60000,784)x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255.0x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)/255.0# 换one hot格式y_train = np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)y_test = np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10) # 载入模型model = load_model('model.h5') # 评估模型loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test) print('/ntest loss',loss)print('accuracy',accuracy) # 训练模型model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=2) # 评估模型loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test) print('/ntest loss',loss)print('accuracy',accuracy) # 保存参数,载入参数model.save_weights('my_model_weights.h5')model.load_weights('my_model_weights.h5')# 保存网络结构,载入网络结构from keras.models import model_from_jsonjson_string = model.to_json()model = model_from_json(json_string) print(json_string)
关于compile和load_model()的使用顺序
这一段落主要是为了解决我们fit、evaluate、predict之前还是之后使用compile。想要弄明白,首先我们要清楚compile在程序中是做什么的?都做了什么?
compile做什么?
compile定义了loss function损失函数、optimizer优化器和metrics度量。它与权重无关,也就是说compile并不会影响权重,不会影响之前训练的问题。
如果我们要训练模型或者评估模型evaluate,则需要compile,因为训练要使用损失函数和优化器,评估要使用度量方法;如果我们要预测,则没有必要compile模型。
是否需要多次编译?
除非我们要更改其中之一:损失函数、优化器 / 学习率、度量
又或者我们加载了尚未编译的模型。或者您的加载/保存方法没有考虑以前的编译。
再次compile的后果?
如果再次编译模型,将会丢失优化器状态.
这意味着您的训练在开始时会受到一点影响,直到调整学习率,动量等为止。但是绝对不会对重量造成损害(除非您的初始学习率如此之大,以至于第一次训练步骤疯狂地更改微调的权重)。
到此这篇关于Keras保存模型并载入模型继续训练的实现的文章就介绍到这了,更多相关Keras保存模型并加载模型内容请搜索 以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持 !
最后更新于 2021-11-05 08:44:36 并被添加「」标签,已有 位童鞋阅读过。
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