keras系列之保存与复用模型

最新推荐文章于 2024-05-17 09:31:57 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-17 09:31:57 发布 · 710 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#keras

本文详细介绍如何使用Keras框架保存训练好的模型到文件，并从文件中加载模型进行预测。文章提供了具体的代码示例，包括如何使用model.save()保存模型为.h5文件，以及如何使用load_model()从文件中加载模型并进行预测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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_model.h5')

-------------------------------------------------

model = load_model('my_model.h5')

model.predict(x_test)

###############################

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

yqj_lrj

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

“让Keras更酷一些！”：层与模型的重用技巧

Paper weekly

10-10

789

作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm今天我们继续来深挖 Keras，再次体验 Keras 那无与伦比的优雅设计。这一次我们的焦点...

keras保存模型和加载模型

huanhuan_Coder的博客

10-24

3558

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...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Keras 保存与加载网络模型

扯着扯着就淡淡了

08-18

4737

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保存模型的各种方法

技术的点点滴滴

12-29

5066

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深度学习框架第九讲：保存、序列化以及导出模型

最新发布

MUKAMO的博客

05-17

1544

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

在Keras中实现保存和加载权重及模型结构

12-17

在Keras中，保存和加载模型的权重及结构是模型持久化的重要步骤，这使得你可以继续之前训练的进度，或者在不同的计算环境中复用已经训练好的模型。下面将详细介绍Keras中实现这些功能的方法。首先，我们要理解模型...

解决在keras中使用model.save()函数保存模型失败的问题

09-16

在Keras库中，`model.save()`函数是一个非常重要的功能，它允许用户将训练好的模型保存到磁盘，以便后续可以加载和复用。然而，有时候在尝试使用`model.save()`时可能会遇到保存失败的问题。本文将深入探讨这个问题...

基于keras 模型、结构、权重保存的实现

09-18

总结来说，Keras提供了多种方式来保存和加载模型的结构和权重，使得模型的训练和复用变得更加灵活。理解这些方法对于深度学习的实践者至关重要，因为它们能够帮助你有效地管理和利用训练好的模型，无论是继续优化、...

Keras YOLO模型存储与加载：保存和复用训练好的模型

[Keras YOLO模型存储与加载：保存和复用训练好的模型](https://i0.wp.com/www.ntop.org/wp-content/uploads/2023/10/ThresholdAlert.png?resize=1024%2C583&ssl=1) # 1.1 YOLO模型简介 YOLO（You Only Look Once）...

Keras模型保存

baidu_32109835的博客

07-18

1910

keras 保存加载模型

keras模型保存

m0_48187905的博客

08-27

572

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

3839

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 保存模型和加载模型

sherlock_1412的博客

08-02

741

keras 保存模型和加载模型

keras系列

weixin_40849273的博客

03-06

224

转自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454素质云博客不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势...

6.1 Keras模型保存 ---- 加载和保存整个模型

weixin_46994240的博客

04-03

3864

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的模型保存与加载

影子

09-24

7601

模型保存和读取

Keras保存模型的方法

马德里小铁匠的铁匠铺

05-17

4697

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 pytorch 模型保存记载方法总结

1-|运维深似海

04-15

250

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。

Keras如何保存、加载Keras模型

qq_36744449的博客

04-21

9743

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

Keras浅层卷积网络训练：模型保存与加载实战

在本文中，我们将深入探讨如何使用Keras库在Python中构建和训练浅层卷积神经网络（CNN），并掌握模型保存与加载的关键步骤。Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow或Theano后端高效运行，对于初学者和专业...