Python Keras — это открытая библиотека глубокого обучения, которая позволяет удобно создавать и обучать нейронные сети. После того, как мы обучили модель на наших данных, часто возникает вопрос: как сохранить эту обученную модель и использовать ее позднее без необходимости переобучения? В этой статье мы рассмотрим несколько способов сохранения модели в Keras, чтобы вы могли легко сохранять и загружать ваши обученные модели для дальнейшего использования.
Первый способ сохранения модели — это сохранение весов модели. Веса модели — это значения параметров, которые были определены во время обучения. Сохранение только весов модели является одним из способов экономии места на диске, так как веса содержат всю информацию, необходимую для восстановления модели, но не содержат код самой модели.
Второй способ сохранения модели — это сохранение модели целиком. При сохранении модели целиком сохраняются не только веса, но и код модели, ее архитектура, оптимизатор и другие настройки. Это позволяет полностью восстановить модель и продолжать обучение с того момента, на котором оно остановилось.
Третий способ сохранения модели — это сохранение в формате ONNX. ONNX (Open Neural Network Exchange) — это открытый формат для представления и обмена моделями между различными фреймворками глубокого обучения. Сохранение модели в формате ONNX позволяет использовать модель, обученную в Keras, в других фреймворках, таких как PyTorch или TensorFlow.
Сохранение обученной модели
Для сохранения обученной модели необходимо выполнить следующие шаги:
- Обучить модель на тренировочных данных и получить оптимальные веса для модели.
- Использовать метод
saveдля сохранения модели и ее весов на диск в выбранном формате (например, HDF5 или JSON).
Пример сохранения модели в формате HDF5:
model.save('my_model.h5')После выполнения этих шагов у вас будет сохраненная модель, которую можно использовать для предсказания на новых данных или продолжения обучения с загруженными весами.
Для загрузки сохраненной модели используется метод load_model:
from keras.models import load_model
# Загрузка модели
model = load_model('my_model.h5')Сохранение обученной модели позволяет избежать повторного обучения при каждом запуске программы и упрощает процесс развертывания модели на других устройствах или в других средах.
Примеры сохранения обученных моделей в Python Keras
Для сохранения обученной модели в Python Keras можно использовать различные методы, предоставляемые библиотекой. Ниже приведены примеры сохранения моделей в нескольких форматах:
1. Сохранение модели в формате JSON:
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
json_file.write(model_json)Данный код преобразует модель в JSON-строку и сохраняет ее в файл «model.json». Восстановить модель можно с помощью метода model_from_json().
2. Сохранение модели в формате YAML:
model_yaml = model.to_yaml()
with open("model.yaml", "w") as yaml_file:
yaml_file.write(model_yaml)Данный код преобразует модель в YAML-строку и сохраняет ее в файл «model.yaml». Для восстановления модели используйте метод model_from_yaml().
3. Сохранение модели в формате HDF5:
model.save("model.h5")Данный код сохраняет модель в файле «model.h5» в формате HDF5. Восстановить модель можно с помощью метода load_model().
При сохранении модели в формате HDF5 сохраняются все параметры модели, включая веса, архитектура модели и конфигурация оптимизатора.
Теперь у вас есть несколько способов сохранить обученную модель в Python Keras и использовать ее для дальнейшего прогнозирования или обучения.