我們以MNIST手寫數(shù)字識別為例
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.optimizers import SGD
# 載入數(shù)據(jù)
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
# (60000,28,28)
print('x_shape:',x_train.shape)
# (60000)
print('y_shape:',y_train.shape)
# (60000,28,28)->(60000,784)
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255.0
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)/255.0
# 換one hot格式
y_train = np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10)
# 創(chuàng)建模型，輸入784個神經(jīng)元，輸出10個神經(jīng)元
model = Sequential([
Dense(units=10,input_dim=784,bias_initializer='one',activation='softmax')
])
# 定義優(yōu)化器
sgd = SGD(lr=0.2)
# 定義優(yōu)化器，loss function，訓練過程中計算準確率
model.compile(
optimizer = sgd,
loss = 'mse',
metrics=['accuracy'],
)
# 訓練模型
model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=5)
# 評估模型
loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)
print('\ntest loss',loss)
print('accuracy',accuracy)
# 保存模型
model.save('model.h5') # HDF5文件，pip install h5py
載入初次訓練的模型，再訓練
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.optimizers import SGD
from keras.models import load_model
# 載入數(shù)據(jù)
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
# (60000,28,28)
print('x_shape:',x_train.shape)
# (60000)
print('y_shape:',y_train.shape)
# (60000,28,28)->(60000,784)
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255.0
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)/255.0
# 換one hot格式
y_train = np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test,num_classes=10)
# 載入模型
model = load_model('model.h5')
# 評估模型
loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)
print('\ntest loss',loss)
print('accuracy',accuracy)
# 訓練模型
model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=2)
# 評估模型
loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)
print('\ntest loss',loss)
print('accuracy',accuracy)
# 保存參數(shù)，載入?yún)?shù)
model.save_weights('my_model_weights.h5')
model.load_weights('my_model_weights.h5')
# 保存網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，載入網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
from keras.models import model_from_json
json_string = model.to_json()
model = model_from_json(json_string)
print(json_string)
這一段落主要是為了解決我們fit、evaluate、predict之前還是之后使用compile。想要弄明白，首先我們要清楚compile在程序中是做什么的？都做了什么？
compile做什么？
compile定義了loss function損失函數(shù)、optimizer優(yōu)化器和metrics度量。它與權重無關，也就是說compile并不會影響權重，不會影響之前訓練的問題。
如果我們要訓練模型或者評估模型evaluate，則需要compile，因為訓練要使用損失函數(shù)和優(yōu)化器，評估要使用度量方法；如果我們要預測，則沒有必要compile模型。
是否需要多次編譯？
除非我們要更改其中之一：損失函數(shù)、優(yōu)化器 / 學習率、度量
又或者我們加載了尚未編譯的模型?；蛘吣募虞d/保存方法沒有考慮以前的編譯。
再次compile的后果？
如果再次編譯模型，將會丟失優(yōu)化器狀態(tài).
這意味著您的訓練在開始時會受到一點影響，直到調(diào)整學習率，動量等為止。但是絕對不會對重量造成損害（除非您的初始學習率如此之大，以至于第一次訓練步驟瘋狂地更改微調(diào)的權重）。
到此這篇關于Keras保存模型并載入模型繼續(xù)訓練的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Keras保存模型并加載模型內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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