0.5) #dropout 50%learner.fit(lr,1)加载和保存的h5文件具有相同的大小。训练后应该增加吗？我怎么知道保存的模型比加载更好？
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
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我已经在keras上搜索了几个关于load_model的答案，但我仍然有一个问题。model = load_model('file_dir/yolov
浏览 6提问于2020-01-08得票数 0
我想在不同的代码中使用经过rllib训练的策略模型，在那里我需要跟踪为特定输入状态生成的操作。使用标准的TensorFlow或PyTorch (首选)网络模型可以提供这种灵活性，但我找不到关于如何从经过训练的rllib代理生成可用的dat或H5文件的明确文档，然后我可以将其加载到torch或tf/Keras模型
浏览 38提问于2020-08-23得票数 1
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我在Keras中训练了一个神经网络，并将其保存为HDF5文件(*.h5)。其目的是对数据进行分类，并直接在树莓派零上区分几个类别，这是通过使用GrovePi屏蔽的格罗夫传感器获得数据。我想使用经过训练的Keras模型对Raspberry Pi实时执行分类任务。但是，不可能在Raspberry Pi Zero上安装Tensorflow，这是使用内置Keras函数加载模型和对传入数据进行分类所必需<em
浏览 5提问于2017-12-14得票数 1
我试着在每个检查点将我的CNN保存到一个文件中。但是，我应该使用哪个扩展名作为我的文件目录？另外，我是否需要在代码末尾调用model.save(filepath)，或者我的模型是否会由ModelCheckpoint()自动保存
我将模型另存为.h5文件，但我不知道是否应该更改它。
浏览 8提问于2020-10-26得票数 3
plt.figure(figsize=(10,8)) model, TrainX, features, fig=fig我不想重新训练模型，因为它会改变我试图评估的模型
浏览 3提问于2021-01-26得票数 0
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我正在使用GPU.I在Google中训练小型RNN模型，我通常以HDF5文件格式保存我的模型和权重。在本地机器(膝上型电脑)中，我按照以下步骤进行操作model.fit(....)我加载了训练过的模型来做预测，model = load_model(
浏览 0提问于2018-05-21得票数 2
我已经成功地使用python flask进行了训练、测试和预测。但为了每次进行预测，我必须再次使用检查点加载完整的模型。如果我保存模型.h5格式，我不需要加载数据集来预测数据集。我不知道如何使用检查点将tensorflow模型保存为.h5格式。如果有人知道如何做，请帮助我或转发给我任何链接，如果可能的话。
谢谢。
浏览 1提问于2019-04-06得票数 1
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我训练了一个回归问题的人工神经网络模型，该模型以10个参数作为输入，并给出1个输出。经过培训，我使用keras将模型保存为json，并将权重保存为.h5文件。现在我想对新的数据做预测。我已经加载了模型，这里的问题是，在将输入值输入到模型之前，如何缩放这一行输入值？一些机器学习算法不需要缩放(标准化/规范化)，所以我可以加载这些模型并用于
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
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训练完成后，训练后的模型将保存为H5格式。但我不知道如何使用该H5文件作为分类器来对新数据进行分类。在对新数据进行分类时，H5模型在理论上如何工作？
浏览 6提问于2019-02-07得票数 1
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我使用创建了一个模型。我花了无数个小时给数据贴上标签，并训练了一个模型。在经过近20个小时的“训练”之后，这款车型依然不起眼。
我如何在这个模型上迭代？我不想失去到目前为止已经完成的“学习”。我最好的猜测是，我应该再次遍历这些对象，找出它的错误所在，并相应地进行标记。但我不确定那最好的方法。我是否应该将所有“错过”的图像标记为测试数据图像？是否有关于这个主题<em
浏览 7提问于2019-10-03得票数 0
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我刚刚开始使用AWS，我想用自己的数据集训练自己的模型。我使用Python中的tensorflow后端将我的模型作为keras模型。我看了一些文档，他们说我需要一个Docker镜像来加载我的模型。那么，如何将keras模型转换为Docker镜像呢？我在互联网上搜索，但没有找到任何清楚地解释这一过程的东西。如何制作keras<em
浏览 1提问于2018-12-25得票数 0
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今天，我在训练风格转移神经网络的同时，在保存格式方面遇到了很大的麻烦。model.save("/tmp/nst
浏览 6提问于2020-02-19得票数 1
我想知道是否以及如何加载imagenet权重来训练模型？
目前，我正在为每个层使用randomNormal内核初始化。但是我想使用imagenet的权重进行训练。我把权重作为H5文件。
浏览 2提问于2019-11-07得票数 2
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假设我们已经将模型保存为h5，那么我们可以使用keras的load_model函数加载模型。我已经浏览过多个github链接，其中作者提供了权重文件(.h5或.hdf5文件)。那么，我们可以使用这些预先训练的权重/模型使用load_model吗？
load_model和load_weights有什么区别？我是否可以使用load_model (keras)或应该使用(load_weight)加载权重文件。如果
浏览 14提问于2022-05-19得票数 -3
我喜欢加载经过训练的二进制文件并打印到文本文件。WriteProtoToTextFile(param, "model_protobuf.txt");
但是一些经过训练的模型是以h5格式提供的</e
浏览 4提问于2017-03-15得票数 0
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我正在使用keras和tensorflow进行时间序列预测。我需要用未来的数据重新训练模型。我的问题是，在keras中这是可能的吗?我们如何做到这一点？
浏览 5提问于2018-08-15得票数 7
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我在Keras中训练了一个特征提取器，并将权重保存为一个h5文件。现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 3
我想保存我的训练模型到.h5没有最后两层，以便转移学习使用我的自定义模型在未来，就像MobileNetV2 include_top=False，有人能帮助我，谢谢！tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),])
经过训练的模型如下Non-trainable params: 34,1
浏览 3提问于2019-09-03得票数 1
我在训练一个识别字母的模型。有26节课。在编写26个类的代码和加载近10万个图像以进行培训时，我遇到了很多问题。然而，我成功地训练了这一模式，使其工作在10个字母的增量上。A-J，K-T，然后U-Z。问:我可以训练我的A模型，保存H5吗？然后，训练K和U之后，然后合并H5文件？我知道可以用更少的图像来训练所有的
浏览 0提问于2020-05-09得票数 0
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