在Keras中保存传输学习模型的正确方法-Java 学习之路

我使用来自Keras的ResNet50的转移学习训练了一个宪法网络，如下所示 .

base_model = applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(333, 333, 3))

## set model architechture
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x) 
x = Dense(256, activation='relu')(x) 
predictions = Dense(y_train.shape[1], activation='softmax')(x) 
model = Model(input=base_model.input, output=predictions)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9),
              metrics=['accuracy'])

model.summary()

在训练模型后，我想保存模型 .

history = model.fit_generator(
    train_datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size),
    steps_per_epoch=600,
    epochs=epochs,
    callbacks=callbacks_list
)

我不能使用keras模型中的save_model（）函数，因为模型在这里是Model类型 . 我使用save（）函数来保存模型 . 但后来当我加载模型并验证模型时，它表现得像一个未经训练的模型 . 我认为重量没有得到保存 . 哪里错了 . ？如何正确保存此模型 .

2 回答

根据Keras official docs，如果您只需要保存可以使用的模型的体系结构

model_json = model.to_json()
with open("model_arch.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

为了减轻重量

model.save_weights("my_model_weights.h5")

您可以稍后加载json文件并使用

from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string)

同样，对于您可以使用的重量

model.load_weights('my_model_weights.h5')

我使用相同的方法，这非常有效 .

回复于 2024-05-04T06:16:52+08:00

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我't know what happens with my models, but I'从未能够使用 save_model() 和 load_model() ，总是有错误关联 . 但这些功能存在 .

我通常做的是保存和加载权重（它足以使用模型，但可能会导致进一步训练的一点问题，因为“优化器”状态没有保存，但它从来不是一个大问题，很快就会出现一个新的优化器找到它的方式）
```
model.save_weights(fileName)
model.load_weights(fileName)
```
我们使用numpy进行保存的另一个选择 - 这个从未失败：
```
np.save(fileName,model.get_weights())
model.set_weights(np.load(fileName))
```
为此，只需再次创建模型（保留用于创建模型的代码）并设置其权重 .
回复于 2024-05-04T06:16:52+08:00

在Keras中保存传输学习模型的正确方法

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