keras保存模型和加载模型

最新推荐文章于 2025-04-29 17:26:33 发布
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分类专栏： Python 文章标签： keras 保存模型 加载模型 保存权重
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本文介绍了在Keras中如何保存和加载模型，特别是在服务器断开连接时避免重复训练的场景。重点讲述了保存权重和加载权重的方法，指出其优于保存完整模型的优势。同时讨论了模型保存的策略，如每隔一定epoch保存、依据loss下降或准确率提升保存，以平衡资源利用和模型保存需求。

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1、保存模型和加载模型的方法

用实验室的服务器跑神经网络的时候服务器老是断开连接，这对我的训练和测试来时是一件比较崩溃的事，因为这意味着我要重新训练一次，要浪费又一次的时间，所以我在网上百度了保存模型和加载模型的办法，大部分的方法如下：

保存模型

model.save('my_model.h5')

加载模型

model = load_model('my_model.h5')

但是由于我的 W ， b W，b

最低0.47元/天 解锁文章
【NLP】使用 Keras 保存和加载深度学习模型
gongdiwudu的专栏
07-23 7820
训练深度学习模型是一个耗时的过程。您可以在训练期间和训练后保存模型进度。因此，您可以从上次中断的地方继续训练模型，并克服漫长的训练挑战。这篇博文中，我们将介绍如何保存模型并使用 Keras 逐步加载它。我们还将探索模型检查点回调，它通常用于模型训练。
Keras保存模型的各种方法
技术的点点滴滴
12-29 5050
这里写自定义目录标题模型图构建训练模型保存模型hdf5格式持久化json格式持久化tf-serving调用的pb格式 Keras训练模型有多种保存方法，可以保存为hdf5文件，也可以保存为json格式文件，可以同时保存模型图和权重，也可以单独保存模型图和权重，还可以保存为tensorflow-serving支持的pb格式。下面以一个简单的模型分别来介绍不同的保存方法。 模型图构建 下面用keras...
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遇到问题：keras使用预训练模型做训练时遇到的如下代码：from keras.utils.data_utils import get_fileWEIGHTS_PATH = 'https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.
keras的模型保存与加载
影子
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模型保存和读取
Keras模型保存、加载介绍
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04-29 432
在TensorFlow中，保存和加载模型是机器学习工作流程中的重要步骤。这不仅有助于持久化训练好的模型以便后续使用，还可以实现模型的版本控制、部署和服务。SavedModel：推荐用于生产环境，因为它保存了完整的模型信息，并且具有良好的跨平台兼容性。HDF5：适用于简单的模型保存和加载需求，特别是当你需要与旧版本的 TensorFlow 或其他库兼容时。
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baidu_32109835的博客
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keras 保存加载模型
keras模型保存
m0_48187905的博客
08-27 551
model.to_jason()将模型序列化保存为json文件，里面记录了网络的整体结构, 各个层的参数设置等信息. 将json字符串保存到文件.除了json格式,还可以保存为yaml格式的字符串，形式与JSON一样。model.load_model(filepath)载入模型。优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方。
keras 模型、结构、权重的保存
tayhh的博客
11-20 3827
如何将训练好的网络进行保存，我们可以用pickle或cPickle来保存Keras模型，同时我们可以用下面的方法： 一、保存整个模型 model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含： 模型的结构 模型的权重 训练配置（损失函数，优化器，准确率等） 优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方        前提是已经安装python的h5py...
keras模型保存和加载
fu6543210的博客
06-04 1万+
tensorflow中的模型常常是protobuf格式，这种格式既可以是二进制也可以是文本。keras模型保存和加载与tensorflow不同，keras中的模型保存和加载通常是保存成hdf5格式。 keras的模型保存分为多种情况。 一、不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构，但是仅仅是打印到控制台。 keras.utils.plo...
keras 保存模型和加载模型
sherlock_1412的博客
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6.1 Keras模型保存 ---- 加载和保存整个模型
weixin_46994240的博客
04-03 3854
一、模型保存依赖包 Keras 模型保存为 HDF5 文件 Keras 使用了 h5py Python 包。 h5py 是 Keras 的依赖项，应默认被安装 二、保存/加载整个模型 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。 使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个HDF5 文件中。 三、Keras卷积实例 手写数据集 import tensorflow as tf impo...
Keras保存模型的方法
马德里小铁匠的铁匠铺
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使用model.save(filepath)可以将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含： 模型的结构，以便重构该模型 模型的权重 训练配置（损失函数，优化器等） 优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方开始 使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型，如果文件中存储了训练配置的话，该函数还会同时完成模型的编译 只保...
keras系列之保存与复用模型
yqj_lrj的博客
09-26 707
keras 模型保存与复用 这个博客写的很好，大体上参考这个 https://blog.youkuaiyun.com/huanghenghua/article/details/80257584 注意checkpoint的使用 ###############################   from keras.models import load_model model.save('my_m...
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独钓寒江雪
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https://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/9788179.html https://blog.youkuaiyun.com/rubysxl/article/details/86510253 ： 模型权重很容易使用HDF5格式存储，而网络结构可以以JSON或YAML格式保存。 https://yq.aliyun.com/articles/599528 ： Keras使用保存...
keras pytorch 模型保存记载方法总结
1-|运维深似海
04-15 240
模型的配置，即我们通过compile编译模型的一些信息，如优化器，损失函数等。保存的文件格式为pkl pth等，其实就是把权重优化器等信息序列化了。优化器的状态信息，我们可以接着之前的训练继续训练。
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qq_36744449的博客
04-21 9698
链接 Keras中文文档 一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。 你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含： 模型的结构，允许重新创建模型 模型的权重 训练配置项（损失函数，优化器） 优化器状态，允许准确地从你上次结束的地方继续训练。 你可以使用 keras.models.load_model(filep
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tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint保存模型出现每个step保存一次模型而不是想要的一个epoch保存一次模型，或者多个epoch保存一次模型，下面是个类的官方定义： tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', save_fre...
keras保存模型_TensorFlow2学习四、Keras 保存和加载模型
05-28
好的，关于Keras保存和加载模型，我可以给你一些简单的介绍。 在Keras中，我们可以使用`save()`和`load_model()`方法来保存和加载模型。 1. 保存模型 使用`save()`方法可以将模型保存为一个HDF5文件。例如： ``` from tensorflow import keras model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(units=64, input_shape=(784,), activation='relu'), keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.save('my_model.h5') ``` 2. 加载模型 使用`load_model()`方法可以加载保存的模型。例如： ``` from tensorflow import keras model = keras.models.load_model('my_model.h5') model.summary() ``` 以上是一个简单的Keras保存和加载模型的示例，你可以根据自己的需要进行修改和调整。
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