Keras/model_save_load

モデルの保存と読み込み


モデルの保存はsave()、保存されたモデルの読み込みはload_modelを使います。
予測するだけならmodel.save()で include_optimizer = False にするとファイルサイズを半分以下に抑えることができ、load_model()で compile = False にすることで高速に処理できます。
model.save()で include_optimizer = False にして compile = False にしないと No training configuration found in save file という警告が出ます。
import keras

file_name_hdf5 = 'model_saved_1.h5'

model = keras.models.Sequential() 
 
model.save(file_name_hdf5, include_optimizer = False)

model = keras.models.load_model(file_name_hdf5, compile = False)
-- Kohji 2019-10-15
-- Kohji 2020-03-29
-- Kohji 2020-04-03
-- Kohji 2021-05-05

エポックごとにモデルを保存するには以下のようにします。
model_checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(
        filepath = "model_epoch{epoch:02d}.h5", period = 1)
model.fit(data_training, label_training, epochs = number_of_epochs,
       validation_split = 0, batch_size = batch_size, callbacks = [model_checkpoint])
-- Kohji 2020-07-05





  • 最終更新:2021-05-05 13:14:08

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