使用tf.keras.models.save_model 保存模型只有几百字节,如何解决

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使用tf.keras.models.save_model 保存模型只有几百字节,如何解决

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tf.keras搭建神经网络八股功能扩展：自制数据集、数据增强、断点续训、参数提取、acc/loss可视化
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tf.keras搭建神经网络八股功能扩展：自制数据集、数据增强、断点续训、参数提取、acc/loss可视化。以MINIST手写数字识别为例。
TF2.x的keras模型保存与加载
CaiBaCai
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不同情景下 tf/keras 模型的保存与恢复
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04-22 652
仅仅保存参数，载入的时候先用代码拿模型结构，再单独拿参数 # save self.split_model.save_weights(config.saved_models + 'split_' + str(epoch)) # load Split = split.Split() Split.load_weights(config.saved_models + 'split_1') @tf.function tf.saved_model.save(self.split_model, config.saved
模型保存与加载
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08-29 535
模型保存与加载模型保存与加载模型保存与加载 Keras版本模型保存与加载 保存模型与加载模型 import numpy as np import tensorflow as tf x_train = np.random.random((1000, 32)) y_train = np.random.randint(10, size=(1000, )) x_val = np.random.random((200, 32)) y_val = np.random.randint(10, size=(200, ))
TensorFlow2 - 保存模型Keras完整版,save,get_config(),save_weights
chenvvei的博客
04-24 4267
官网Keras教程-保存模型 保存 Keras 模型： model = ... # Get model (Sequential, Functional Model, or Model subclass) model.save('path/to/location') 将模型加载回来： from tensorflow import keras model = keras.models.load_model('path/to/location') 保存和加载整个模型 您可以将整个模型保存到单个工件中。它将
def data_load(data_dir, test_data_dir, img_height, img_width, batch_size): # 加载训练集 train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_dir, label_mode='categorical', seed=123, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size) # 加载测试集 val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( test_data_dir, label_mode='categorical', seed=123, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size) class_names = train_ds.class_names # 返回处理之后的训练集、验证集和类名 return train_ds, val_ds, class_names # 构建mobilenet模型 # 模型加载，指定图片处理的大小和是否进行迁移学习 def model_load(IMG_SHAPE=(224, 224, 3), class_num=12): # 微调的过程中不需要进行归一化的处理 # 加载预训练的mobilenet模型 base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet') # 将模型的主干参数进行冻结 base_model.trainable = False model = tf.keras.models.Sequential([ # 进行归一化的处理 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 127.5, offset=-1, input_shape=IMG_SHAPE), # 设置主干模型 base_model, # 对主干模型的输出进行全局平均池化 tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), # 通过全连接层映射到最后的分类数目上 tf.keras.layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.summary() # 模型训练的优化器为adam优化器，模型的损失函数为交叉熵损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 展示训练过程的曲线 def show_loss_acc(history): # 从history中提取模型训练集和验证集准确率信息和误差信息 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] # 按照上下结构将图画输出 plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(acc, label='Training Accuracy') plt.plot(val_acc, label='Validation Accura
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kears保存 模型 kears保存模型时可以配合回调函数（callback）的方法，在每一次batch（应该是batch）中，保留最佳的模型参数，常见的模型类型有两种，一种是ckpt，另一种是h5。 保存h5模型 首先得保证安装了HDF5 和 Python 库 h5py 保存整个模型 model.save('mode.h5') 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
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保存和恢复模型 模型进度可在训练期间和之后保存。这意味着，您可以从上次暂停的地方继续训练模型，避免训练时间过长。此外，可以保存意味着您可以分享模型，而他人可以对您的工作成果进行再创作。发布研究模型和相关技术时，大部分机器学习从业者会分享以下内容： 用于创建模型的代码，以及 模型的训练权重或参数 分享此类数据有助于他人了解模型的工作原理并尝试使用新数据自行尝试模型。 下面介绍的是使用tf.ker...
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