(Keras)——Keras框架训练模型保存及载入继续训练

最新推荐文章于 2023-04-26 07:24:52 发布
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#Keras #模型 #模型加载

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AlphaGo的发展历程、基础知识、核心算法、模型结构、训练数据、测试环境等
AI天才研究院
08-13 2614
AlphaGo，是Google在2016年提出的基于强化学习(reinforcement learning)的视频游戏AI模型。它由蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search，MCTS)、神经网络和对棋盘局势的高级特征工程(advanced board-state feature engineering)等组成。其战胜人类顶尖棋手围棋选手李世石，击败国际象棋世界冠军柯洁斯基等多项围棋比赛。它也被认为是目前最先进的AI模型之一。
kaggle猫狗分类的总结（AlexNet模型， keras框架），完整实验流程，源代码和详细解析
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现在将已掌握的知识进行总结，方便以后自己写网络增加思路。 首先数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1U4N0PCNfyIP9iHLidVb9xA 提取码：vcvl keras框架中文文档：https://keras.io/zh/  英文文档: https://keras.io/ 说一下这个数据集的构成： train文件夹下有25000张猫狗照片，猫和狗各1...
实战Keras2.0 API:keras.models.load_model加载已保存模型继续训练
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Keras保存模型并载入模型继续训练
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我们以MNIST手写数字识别为例 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimiz...
keras重载继续训练的问题
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问题 colab的时间有限额，被中断后，要重新连接，加载模型继续训练。出现的问题是，每次重新加载模型后，训练开始的loss都会比中断前的loss大很大，训练几个batch后，loss会慢慢降下来。 原因 重新加载的代码有问题，模型优化器状态被重初始化了。 原来错误的步骤 定义并编译模型 加载权重（load_weights） 训练 保存模型及权重 连接中断 重新连接，回到第一步 参考stackoverflow, When to use? If you’re using compile, surely i
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Keras 断点训练之load_weighs
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Keras保存模型并载入模型继续训练 目录 关于compile和load_model()的使用顺序 我们以MNIST手写数字识别为例 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential f...
基于Python的模型保存、恢复与继续训练实现
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python神经网络模型调用后预测值不变_我的Keras使用总结（1）——Keras概述与常见问题整理,Python机器学习笔记：利用Keras进行分类预测,Python机器学习笔记：使用Keras进...
weixin_39932838的博客
12-05 1758
今天整理了自己所写的关于Keras的博客，有没发布的，有发布的，但是整体来说是有点乱的。上周有空，认真看了一周Keras的中文文档，稍有心得，整理于此。这里附上Keras官网地址：下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客：首先是上面两篇博客，这两篇写出来，其实是整理笔记，单纯的学习一下基础的回归和分类，使用Keras创建一个简单的回归问题的神经网络模型和多类分类的模型。使用了最经典的回归数据波...
pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试
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如何加载训练完毕后的模型文件继续训练模型
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训练完成后得到了模型文件，下一次想接着上次的基础继续进行训练，这可怎么办？ 小周来支招，打一顿就好了 基于keras框架得到的h5文件 第一次训练模型得到的h5文件： model = Sequential() model.add(LSTM(150, input_shape=(train_x.shape[1], train_x.shape[2]),return_sequences...
Keras：如何保存模型并继续训练？
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TensorFlow和Keras的模型保存及载入模型参数继续训练
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Keras在之前训练的基础上，加载参数继续训练，就像加载参数进行预测一样： 首先在模型训练好之后进行模型的保存： def save(self): self.actor.save_weights('model/ddpg_actor.h5') self.critic.save_weights('model/ddpg_critic.h5') 当然，直接使用 model.save(‘...
Keras应用搭建好的模型二之断点续训和提取参数
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断点续训和提取参数一、断点续训1.读取模型：2.保存模型：二、参数提取完整代码 一、断点续训 断点续训是指，如果之前训练过现在要做的模型，则可以通过读入之前训练过的模型及其参数，拿来训练现在要做的目标模型，这样可以节省训练时间，加快训练效率。 1.读取模型： 在之前已经保存过的模型中读取，被保存的模型名应该是ckpt为后缀的，index为后缀的是模型的索引： load.weights(路径文件名) 代码为： #判断如果目标文件存在，则直接读取模型 checkpoint_save_path = "./ch
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模型进度可以在训练期间和训练后保存。这意味着模型可以在它停止的地方继续，并避免长时间的训练。保存还意味着您可以共享您的模型，其他人可以重新创建您的工作。当发布研究模型和技术时，大多数机器学习实践者共享:用于创建模型的代码以及模型的训练权重或参数共享此数据有助于其他人了解模型的工作原理，并使用新数据自行尝试。注意：小心不受信任的代码(TensorFlow模型是代码)。有关详细信息，请参阅安全使用Te...
keras模型保存的3种形式
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目录 一、保存整个模型 二、保存模型结构 三、保存模型权重 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包：        from keras....
keras断点训练
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有时模型训练时间过长，如遇到训练异常中断或者想调整超参，需要继续上次训练而不是重头开始。这里参照tf-slim的理念实现一种keras断点训练的功能：在做fine-tune时，如果保存模型路径中没有已保存的模型参数，则从google预训练模型中恢复参数，如果保存模型路径中有已保存的模型参数（之前已经训练过），则从保存的参数恢复模型参数继续上次训练。 下面先总结了模型参数初始化的几种方式（有基础的...
Keras框架下的保存模型和加载模型
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在Keras框架下训练深度学习模型时，一般思路是在训练环境下训练出模型，然后拿训练好的模型（即保存模型相应信息的文件）到生产环境下去部署。在训练过程中我们可能会遇到以下情况： 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外；人为地想停止训练过程，也许是为了用测试数据测试模型，然后从上一个检查点继续训练模型；想通过损失函数和评估指标，在每次训练过程中保存模型的最佳版本。 ...
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