keras保存加载模型

最新推荐文章于 2024-05-17 09:31:57 发布
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【NLP】使用 Keras 保存和加载深度学习模型
gongdiwudu的专栏
07-23 8148
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。
Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章：keras中的模型保存与加载(详解Checkpoint&md5&模型序列化)
weixin_43178406的博客
05-18 4万+
1. 模型保存与加载：综述 2. 前提总结 3. 仅保存模型权重 3.1 在内存中将权重进行迁移 3.2 将权重保存到磁盘上 3.2.1 Checkpoint(检查点) 3.2.2 使用tf.train.checkpoint()保存多个检查点 3.2.3 使用tf.train.checkpoint加载多个检查点 3.2.4 tf.train.checkpoint保存和加载单一检查点 3.2.5 save_weights保存检查点 3.2.6 save_weights保存成HDF5格式 4. 仅保存模型架构
keras 保存模型和加载模型
热门推荐
lujiandong1的专栏
02-19 4万+
import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model # create some data X = np.linspa
keras保存加载模型的方式
qq_43258953的博客
11-16 379
keras保存加载模型的方式： 1.方式一：保存与加载整个模型，包含结构与权重，使用load_model&model.save。 from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') #训练过程 model.save('model_weight.h5') 2.方式二：保存与加载权重，使用load_w...
keras的模型保存与加载
影子
09-24 7667
模型保存和读取
keras加载保存模型相关函数
hscoder的博客
11-08 1187
*将模型保存为json json_string = model.to_json() 将模型保存为yaml yaml_string = model.to_yaml() 从保存的json中加载模型 from keras.modelsimport model_from_json model = model_from_json(json_string) 从保存的yaml中加载模型 model
keras中结合使用tensorflow，加载保存的模型时注意点
fkyyly的专栏
03-04 755
from data_provider import load_data import tensorflow as tf model = load_model('xxx.model', custom_objects={'tf': tf}) 注意上面加载模型的时候一定要有custom_objects={'tf': tf}，要不然会报如下的错误 NameError: name 'tf' is no...
Keras深度学习框架第九讲：保存、序列化以及导出模型
MUKAMO的博客
05-17 1690
Keras提供了灵活的模型保存、序列化和导出功能。通过model.save()，可以完整保存模型结构和权重到HDF5或SavedModel格式，便于后续加载和复用。model.get_config()方法能够序列化模型结构为JSON字典，而from_config()类方法可据此重新创建模型。对于模型权重的单独保存和加载，可以使用model.save_weights()和model.load_weights()。Keras还支持将模型导出为TFLite格式，适用于移动和嵌入式设备。这些功能大大简化了模型的部署
keras保存模型和加载模型
huanhuan_Coder的博客
10-24 3581
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...
keras终止训练后显存不释放_深度学习 | 教你搭建keras深度学习模型识别猫狗
weixin_39755136的博客
11-29 486
想必很多人都听过深度学习，但是很少人知道它究竟能干什么，今天伟哥要给大家分享的就是深度学习里很热门的一个领域—图像识别。我们今天的目标就是给一张猫或者狗的图片，利用深度学习模型就能判断出它是猫还是狗，这对于我们人类来说肯定再简单不过了，但如何通过代码，让计算机也可以实现呢？下面就开始今天的正式内容吧！1数据说明本次数据是jpg格式的图片。放在两个文件夹train和test中，其中，tr...
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模型保存的3种形式
山中有石为玉
01-03 5492
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如何保存、加载Keras模型
qq_36744449的博客
04-21 9827
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
6.1 Keras模型保存 ---- 加载和保存整个模型
weixin_46994240的博客
04-03 3898
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保存模型的各种方法
技术的点点滴滴
12-29 5097
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...
Keras模型保存
weixin_38353277的博客
09-07 1180
Keras模型保存的几个方法和它们的区别 model.save() model_save_path = "model_file_path.h5" # 保存模型 model.save(model_save_path) # 删除当前已存在的模型 del model # 加载模型 from keras.models import load_model model = load_model(model_save_path) model.save_weights() model_save_path = "model
keras模型保存
cccjp1999的博客
11-28 164
【代码】keras模型保存。
TensorFlow.NET Keras保存模型、加载模型
最新发布
11-24
### TensorFlow.NET Keras保存模型 #### 保存整个模型 可以使用`Model.Save`方法将整个模型（包括模型结构、权重和训练配置）保存为一个文件。以下是一个简单的示例： ```csharp using TensorFlow.Keras.Models; using TensorFlow.Keras.Layers; using TensorFlow.Keras.Optimizers; // 构建一个简单的模型 var model = new Sequential(); model.Add(new Dense(64, activation: "relu", input_shape: new int[] { 10 })); model.Add(new Dense(1, activation: "sigmoid")); model.Compile(optimizer: new Adam(), loss: "binary_crossentropy", metrics: new string[] { "accuracy" }); // 保存整个模型 model.Save("saved_model_path"); ``` #### 仅保存模型权重 使用`Model.SaveWeights`方法可以仅保存模型的权重。示例如下： ```csharp // 保存模型权重 model.SaveWeights("weights_path.h5"); ``` ### TensorFlow.NET Keras加载模型 #### 加载整个模型 使用`Model.LoadModel`方法加载之前保存的整个模型。示例如下： ```csharp // 加载整个模型 var loadedModel = Model.LoadModel("saved_model_path"); ``` #### 加载模型权重 先定义与原模型相同结构的模型，然后使用`Model.LoadWeights`方法加载权重。示例如下： ```csharp // 定义与原模型相同结构的模型 var newModel = new Sequential(); newModel.Add(new Dense(64, activation: "relu", input_shape: new int[] { 10 })); newModel.Add(new Dense(1, activation: "sigmoid")); newModel.Compile(optimizer: new Adam(), loss: "binary_crossentropy", metrics: new string[] { "accuracy" }); // 加载模型权重 newModel.LoadWeights("weights_path.h5"); ```
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