keras r如何保存模型并继续训练
Keras是一个开源的深度学习框架，提供了方便易用的API，可以用于构建和训练各种深度学习模型。在Keras中，保存模型并继续训练可以通过以下步骤完成：
- 保存模型：
- 使用
model.save()方法可以将整个模型保存为HDF5文件格式，包括模型的结构、权重和优化器的状态。例如：model.save('model.h5')。 - 使用
model.save_weights()方法可以只保存模型的权重，而不包括模型的结构和优化器的状态。例如：model.save_weights('weights.h5')。
- 使用
- 加载模型：
- 使用
keras.models.load_model()方法可以加载保存的整个模型。例如：model = keras.models.load_model('model.h5')。 - 如果只保存了模型的权重，可以使用
model.load_weights()方法加载权重。例如：model.load_weights('weights.h5')。
- 使用
- 继续训练模型：
- 在加载模型后，可以使用
model.compile()方法重新编译模型，并使用model.fit()方法继续训练模型。例如：model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
- 在加载模型后，可以使用
总结：
Keras提供了简单的方法来保存和加载模型。通过保存模型，可以在需要的时候重新加载模型并继续训练，从而节省时间和资源。在使用Keras进行深度学习任务时，保存模型并继续训练是非常有用的功能。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
- 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
- 腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/dla
相关·内容
我想在使用Keras时对模型进行微调，我想要更改训练数据和学习率，以便在纪元数达到10时进行训练，那么如何在指定的纪元数结束时获得回调。
浏览 0提问于2019-08-24得票数 0
2回答
我想知道如何在生产服务器上使用与keras一起训练的模型。我听说过tensorflow服务，但我想不出如何将它与我的keras模型一起使用。
我找到了这个链接：
但是我不知道如何初始化sess变量，因为我的模型已经训练好了。有办法这样做吗？
浏览 2提问于2016-12-05得票数 5
回答已采纳
1回答
我打开这个线程来讨论如何使我的NN模型进行部署。
我用在Matlab中建立和训练了一个神经网络(mdCNN是一个简单的Matlab库，用于建立多维输入神经网络，目前Matlab-cov3x3x3不支持它)。我用Matlab训练我的模型，现在我想把它投入生产。
经过几个小时的研究，我计划做以下工作
用TF后端在Keras中训练神经网络模型。我选择Keras是因为我希望将来与Matlab具有向后兼容性。
从Keras模型获取tensorflow会话，有一个如何执行的示例。在文件中比*.pd文件
从模型加载神经网络模型。有一个特定的功能可以做到这一点
简历：：readNet()
在C
浏览 1提问于2018-08-28得票数 3
我从keras.Sequential类中训练了基本模型，但是在运行model.compile()后没有立即节省重量。是否有可能从合适的模型物体中恢复初始重量？我检查了model.__dict__并在那里找到了'_initial_weights': None，但我不明白为什么，这是经过几个时期的训练。
浏览 0提问于2023-03-13得票数 0
1回答
我正在尝试用一个非常大的数据集(比我的记忆大得多)来训练一个Tensorflow模型。
为了充分利用所有可用的培训数据，我正在考虑将它们分成几个小的“碎片”，一次只训练一个碎片。
经过一番研究，我发现这种方法常被称为“增量学习”。并基于，并不是所有的算法都支持增量学习。
我正在使用tf.keras.Model构建我的模型。在这种情况下，增量学习是可能的吗？
浏览 6提问于2020-11-12得票数 8
回答已采纳
有许多方法可以保存模型及其权重。当我们可以阅读和比较它们的属性的方法如此之多，而不是任何来源时，这是令人困惑的。
我知道的一些格式是：
YAML文件-结构
仅JSON文件-结构
H5完全模型- Keras
仅限H5权重- Keras
ProtoBuf -使用TensorFlow服务进行部署
泡菜-科学-学习
学习-取代Pickle，用于包含大数据的对象。
讨论：
与scikit学习不同，Keras不建议您使用泡菜保存模型。相反，模型被保存为HDF5文件。HDF5文件包含所需的一切，您不仅需要加载模型来进行预测(即架构和经过训练的参数)，还需要重新启动培训(即
浏览 0提问于2020-04-09得票数 7
2回答
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
回答已采纳
我想把模型结构、创作和培训分开。模型作者设计了模型结构，将未经过训练的模型保存到一个文件中，然后发送训练服务，加载模型结构并对模型进行训练。
Keras能够保存模型配置，然后它。
如何在PyTorch中实现同样的目标？
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
我在用model.checkpoint()保存我最好的模型
checkpoint = '/gdrive/MyDrive/mpmodel.ckpt'
cdir = os.path.dirname(checkpoint)
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath=checkpoint_path,
verbose=1,
save_weights_only=False,
save_best_only=True)
history = model.fit([timt,at],
浏览 2提问于2021-09-27得票数 1
1回答
我想从keras训练模型中恢复会话。
我试着通过下面的过程恢复它。
1、创建keras训练的检查点文件
from keras.models import *
import keras.backend as K
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16_convolutions()
model.fit_generator(...)
with tf.Session() as ksess:
ksess = K.get_session()
saver.save(ksess, "./ksess.cpkt", gl
浏览 18提问于2018-08-07得票数 1
如何使用keras函数fit_generator()训练并同时保存验证损失最小的模型权重？
浏览 1提问于2017-12-14得票数 3
我一直在尝试保存我的神经网络模型的权重，以便我可以使用它的一些层用于另一个神经网络模型，以便在另一个数据集上进行训练。 预训练模型： model = Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(100, input_shape=(X_train_orig_sm.shape)))
model.add(tf.keras.layers.Activation('relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10))
model
浏览 33提问于2021-04-13得票数 0
回答已采纳
我正在用TensorFlow训练一个GPT2文本生成模型，并在我的文本语料库中执行一个时期。我的问题是，我如何每10步左右保存一次我的模型？我的模型在第100步突然停止训练，只有20步到go....oooof。 我知道Model_Checkpoint()回调，但似乎无法在save_freq参数中将steps替换为epoch。 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False,
save_weights_only=Fa
浏览 39提问于2020-07-06得票数 0
我一直在尝试用keras创建一个keras，我很好地理解了训练的部分，但我不知道预测的部分。
那么，让我们想象一下，我们有10000个时间序列数据点。我们使用9000在前面的训练，而其他1000用于测试。因此，当我们开始训练时，我们将窗口长度设置为2，并将输入(X)设为第一个数据点，将输出(y)设置为第二个数据点时，将窗口向前滑动。
当我们训练的时候，模型因为它有状态的性质而会聚在一起。最后我们完成训练。
现在，我们只剩下一个模型和一些测试数据。问题从这里开始。我们测试第一个数据池。
它返回一个猜测的值。好的。
我们测试测试集的第二个数据点。
我们得到了输出。但问题是，因为我
浏览 2提问于2021-02-02得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在训练一个keras模型，并将权重保存到JSON文件中，如下所示：
with open('weigths.json', 'w') as f:
json.dump(model.get_weigths())
现在我想要加载权重并重新构建keras模型，以便可以进行测试和预测。
我该怎么做呢？
浏览 4提问于2018-08-29得票数 0
1回答
我不能理解如何使用已经训练好的神经网络模型。我在python上编程，我使用的是库keras。我分析时间序列。训练神经网络，保存模型。
正如keras文档中所述，您需要调用model_name.predict ()方法。好的。我这样做: model.predict ( dataset )，其中dataset是过去90天的值。我需要提前预测，比如说，10天。
但是预测只针对指定的数据集90天！也就是说，您只能比较原始数据和预测。
那么，从今天开始如何提前10天进行预测呢？
浏览 18提问于2018-01-24得票数 0
1回答
我通常使用load_model()方法加载我的Keras模型。是否有可能在再次加载模型后获得训练过的模型的纪元数？
这个提到了以下黑客攻击：
r = model.fit(X_train,y_train,epochs=5)
n_epochs = len(r.history['loss'])
然而，这并不是我想要的，因为我想从加载的模型中获得纪元的数量。
浏览 18提问于2019-07-30得票数 1
回答已采纳
你们如何将pytorch模型的训练历史可视化，就像在keras here中一样。 我有一个pytorch训练过的模型，我想看看它的训练图表。我可以只使用matplotlib来做这件事吗？如果是，谁能给我一些资源让我关注。
浏览 15提问于2019-03-12得票数 3
我在keras中有一个模型，它使用带有双向包装器的1层LSTM，我想将其转换为tensorflow lite。
在训练模型以保存模型和最佳权重时，我使用了回调ModelCheckpoint。
然后，我使用以下代码从检查点重新加载经过最佳训练的模型：
predictor = None
path_Load = os.path.join(os.getcwd(),'LSTMB_CheckPoints.hdf5')
predictor = load_model(path_Load)
predictor.load_weights(path_Load)
在使用验证数据进行检查时，模型会成功加
浏览 3提问于2019-09-16得票数 0
2回答
我用tensorflow和keras一起训练到一个使用google的char-RNN。我将我的模型训练为10个时期，并使用'model.save()‘保存它，如中所示。紧接着，我再次加载它，只是为了检查，我尝试在加载的模型上调用model.fit()，并使用完全相同的训练集得到一个“维度必须相等”的错误。培训数据在tensorflow数据集中，按批组织，如所示。下面是一个最低限度的工作示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from ten
浏览 7提问于2020-12-05得票数 1
回答已采纳
假设我有两个keras模型实例model0和model1以及数据集data0和data1。如果我有两个或更多的GPU，有没有一种方法可以在GPU0上并行训练model0，在GPU1上并行训练data1上的model1？到目前为止，我发现的所有方法都将单个模型的训练分散到多个gpus上。
谢谢!
浏览 2提问于2018-08-09得票数 0
2回答
在Keras中，有没有办法交叉验证正在监控的EarlyStopping(monitor = 'val_acc', patience = 5)的提前停止指标？在允许训练进入下一个时期之前，是否可以对模型进行交叉验证，以获得更稳健的测试误差估计？我发现，早期停止度量，比如验证集上的准确性，可能会受到高方差的影响。早期停止的模型通常在看不见的数据上表现不佳，我怀疑这是因为与验证集方法相关的高方差。
为了最小化早期停止指标中的方差，我想在模型从epoch i训练到epoch i + 1时对早期停止指标进行k折叠交叉验证。我想在epoch i上使用模型，将训练数据分成10个部分，在9个部
浏览 6提问于2018-10-13得票数 6
我已经训练了一个Keras (使用Tensorflow后端)模型，它有两个带有自定义损失函数的输出。我需要使用custom_objects参数从磁盘加载模型的帮助。 在编译模型时，我使用了loss和loss_weights参数，如下所示： losses = {
'output_layer_1':custom_loss_fn,
'output_layer_2':custom_loss_fn
}
loss_weights = {
'output_layer_
浏览 24提问于2019-02-13得票数 1
回答已采纳
我正在使用一个定制的批处理重正化层实现Keras模型，该层具有4个权重(beta、gamma、running_mean和running_std)和3个状态变量(r_max、d_max和t)：
self.gamma = self.add_weight(shape = shape, #NK - shape = shape
initializer=self.gamma_init,
regularizer=self.gamma_regularizer,
浏览 9提问于2020-09-05得票数 8
1回答
我在凯拉斯为CNN做了一个模型。我想保存这个模型，并将这个经过训练的模型用于转移学习，作为一个预先训练的模型。我不明白怎样才是正确的方法来保存这个模型，以便将它用于转移学习。同样，如何在Keras中加载经过预先训练的模型，以便在加载之前的模型后添加一些层。
，这是我构建的模型
model_cnn = Sequential() # initilaizing the Sequential nature for CNN model
# Adding the embedding layer which will take in maximum of 450 words as input an
浏览 2提问于2021-06-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我将Sports_1M caffe模型转换为Keras，并将其作为预训练模型使用到新的Keras模型中，我还加载了预训练的权重。
我删除了预先训练过的模型的顶层，最后与New连接起来。我不想再次训练加载的预训练模型(只是想使用预训练模型的嵌入，并使用它来训练我的新的Keras模型)。
代码如下所示：
from keras.models import model_from_json
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')
model = model_from_json(open('/co
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
我在Databricks环境中使用了一个自定义的keras模型。对于自定义keras模型，model.save(model.h5)不起作用，因为自定义模型不可序列化。相反，建议使用model.save_weights(path)作为替代。 model.save_weights(pathDirectory)起作用了。这将在pathDirectory中生成3个文件checkpoint、.data-00000-of-00001、.index 对于加载权重，以下机制工作正常。 model = Model() model.load_weights(path) 但是我想用我刚刚保存的预先训练好的权重来训
浏览 97提问于2021-04-14得票数 0
我使用Keras(2.0.4)和Tensorflow(1.1.0)对Inception_v3进行了再训练和微调。当我使用MultiArray工具将Keras模型转换为MLmodel时，我得到了一个需要Keras输入的模型。如果我理解它要求的是高度，宽度，RGB = (299,299,3)，那么这是有意义的。但是我不知道如何将CVPixelBuffer转换成这种格式。
有没有人能帮我理解一下，为了让我的重新训练的分割模型在coreml中工作，需要进行哪些预处理？或者我需要在转换中做些什么，这样它才能接受CVPixelBuffer？
浏览 0提问于2017-08-08得票数 1
我刚刚成功地完成了一个tf.keras顺序模型的训练，并编写了一个单独的"Flask“脚本，将保存的模型加载到我上传到Heroku的应用程序中。一切都成功了。但是，当我在玩的时候，我意识到对于我的需求，我只需要导入Flask，从flask以及pandas，numpy和tensorflow.python.keras.models导入load_model的请求： from tensorflow.python.keras.models import load_model
from flask import Flask, request
import pandas as pd
import
浏览 237提问于2019-03-12得票数 0
回答已采纳
通过迁移学习，我使用Tensorflow 2.0训练了一个ResNet50模型。我稍微修改了体系结构(新的分类层)，并在培训期间使用ModelCheckpoint回调保存了模型。训练很好。通过回调保存的模型在硬盘上占用了206 MB。
为了使用我所做的模型进行预测：
我开了一本木星实验室笔记本。我使用my_model = tf.keras.models.load_model('../models_using/my_model.hdf5')加载模型。(顺便说一句，使用IPython也会发生同样的情况)。
我使用free linux命令行工具在加载之前和之后测量空闲内存。模
浏览 3提问于2019-12-06得票数 5
回答已采纳
1回答
我目前在PyCharm上使用TensorFlow和KERAS。每次我想要使用一个模型时，我必须再次运行训练数据，然后在相同的脚本中运行测试数据。我如何运行训练数据一次，然后我可以继续我想要的时候，通过模型运行测试数据，它仍然可以工作。即。开发一个识别图像的模型，当我想要识别图像时，我将如何运行程序，而不是必须运行训练数据，然后在同一脚本中识别图像。
浏览 19提问于2020-11-05得票数 0
1回答
Keras如何保存指定的变量？
、、、、
我想用10折的cv保存我训练过的模型在keras中，我在我的模型中使用了嵌入这个词，所以keras保存的模型文件太大了，大约550M。10折训练模型约为5 5GB。
如果我可以删除保存的模型中的嵌入变量，并只保存另一个变量，我想我可以节省大部分文件大小，因为嵌入数组文件大约500M。然后总文件大小将减少到1 1GB。
但是我不能和keras在一起。
另外，当我尝试在keras中使用tf.train.saver时，发生了一些奇怪的事情。
有谁知道吗？
浏览 5提问于2018-06-29得票数 0
我在Google Cloud ML中训练了一个模型，并将其保存为保存的模型格式。我已经附加了下面保存的模型的目录。 https://drive.google.com/drive/folders/18ivhz3dqdkvSQY-dZ32TRWGGW5JIjJJ1?usp=sharing 我试图使用以下代码将模型加载到R中，但它返回的<tensorflow.python.training.tracking.tracking.AutoTrackable>对象大小为552字节，这显然是不正确的。如果任何人可以正确加载模型，我很想知道你是如何做到的。它也应该能够加载到python中，我想这
浏览 10提问于2019-12-13得票数 0
加载模型之后，我能继续训练模型吗？
model = keras.models.load_model('path to .h5 file')
还是我必须再次使用model.compile()？
浏览 12提问于2022-07-01得票数 0
回答已采纳
我使用Kaggle来训练一个TensorFlow模型，在这里保存它是模型代码
with strategy.scope():
model = keras.Sequential([
keras.layers.Input(shape = [None, None, 3]),
keras.layers.experimental.preprocessing.Resizing(224, 224),
keras.applications.Xception(
include_top=False,
weights="imagenet",
input_
浏览 21提问于2022-10-02得票数 0
2回答
我已经在Keras中得到了一个部分训练的模型，在进一步训练它之前，我想要更改dropout，l2正则化器，高斯噪声等的参数。我将模型保存为.h5文件，但当我加载它时，我不知道如何删除这些正则化层或更改它们的参数。我该怎么做，有什么线索吗？
浏览 39提问于2019-06-21得票数 1
1回答
最后的训练步骤可能没有最低的损失，如果损失波动。
我想知道，如果对Keras中的模型进行了验证，那么Keras是如何选择最终模型的？
有吗？
通过从整个培训过程中选择对验证数据损失最小的模型来选择Keras
或
Keras从最终的培训步骤中选择最终模型，而不管最终模型是否给出验证数据的最小损失？
谢谢。
浏览 3提问于2020-12-18得票数 2
回答已采纳
我用keras库建立了卷积神经网络模型，tensorflow作为后端，所以我想要做的是在一点时间内对模型进行训练，然后保存该模型，然后再使用经过训练的模型来训练自己，以提高精度。那我该怎么办呢？
浏览 0提问于2019-01-26得票数 2
我正在做一个ML项目，并使用Tensorflow支持的keras。我需要在我本地的windows机器上进行Python3.5的训练部分，保存模型，然后将模型复制到linux上的虚拟机(也运行3.5)，该虚拟机将使用该模型进行预测。
任务看起来非常清晰和简单，但是我在调用predict函数时得到一个错误。
ValueError: Tensor Tensor("activation_1/Sigmoid:0", shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.
我认为这可能是平台差异的问题，所以我在Linux机
浏览 19提问于2017-12-21得票数 0
回答已采纳
我用Keras做了一个模型并训练了它。然后，我将模型保存为一个h5文件，即model.save('name.h5')。现在，我想重新加载tensorflow中的模型，以便能够访问.meta文件，例如，我想从.meta文件中导入计算图，即tf.train.import_meta_graph('name_of_the_file.meta')。
因此，问题是如何将Keras的.h5文件转换为以下四个TensorFlow文件：
.meta
checkpoint
.data-00000-of-00001
.index
浏览 0提问于2018-05-02得票数 3
1回答
我正在训练一个巨大的模型。不幸的是，运行时环境在中途中断，我必须重新启动模型。我在每个时期后保存模型。 但我现在的问题是，例如，我已经训练了10个epcoh中的5个。我如何加载它，并表明我在第5个纪元，他必须继续那里，所以只需要经历5个纪元？我知道我可以加载模型，但是我怎么能说我在5个时期，现在你只需要经历5个时期，因为我想要总共10个时期。 cp_callback = [tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath='/saved/model.h5',
verbose=1,
save_weights_o
浏览 8提问于2020-11-07得票数 0
回答已采纳
Keras OCR示例演示了一个使用堆叠的CNN和RNN开发的非常简单的OCR系统。但是在训练之后如何使用训练好的模型来预测结果呢？
浏览 0提问于2017-09-28得票数 2
2回答
我已经培训了一个使用转移学习从ResNet50在keras的构成网络，如下所示。
base_model = applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(333, 333, 3))
## set model architechture
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
x = Dense(256, activa
浏览 0提问于2017-09-21得票数 8
回答已采纳
1回答
我想以顺序的方式训练一个模型。也就是说，我希望最初使用简单的体系结构训练模型，一旦训练完成，我想添加几个层并继续训练。在Keras中可以做到这一点吗？如果是这样的话，是怎么做的？
我试图修改模型架构。但在我编译之前，这些更改是无效的。一旦我编译了，所有的权重都被重新初始化，并且我丢失了所有训练过的信息。
我发现，web上的所有问题要么是关于加载预训练模型并继续训练，要么是修改预训练模型的体系结构，然后只对其进行测试。我没有找到任何与我的问题相关的东西。任何指针也是高度赞赏的。
PS:我使用的是tensorflow 2.0包中的Keras。
浏览 29提问于2020-03-09得票数 7
回答已采纳
我用python训练了一个单层神经网络模型(一个没有keras和tensorflow的简单模型)。canI如何在训练后将其与权重一起保存在python中，以及稍后如何加载它？
浏览 0提问于2019-03-11得票数 5
我自己有一个经过训练的模型(在tf 1.14中训练过)，我用它来预训练另一个模型。因此，它不是你可以在tf.keras.applications中找到的著名的模型之一，比如ResNet/etc。
我想将我的工作切换到TF2.0，但找不到任何链接来为我提供有关如何在tf2中加载TF1.14检查点和图形的详细信息。
在tensorflow 2中使用tf 1的模型信息进行迁移学习是完全可能的吗？
浏览 2提问于2019-11-20得票数 3
我要在Keras中导入一个预先训练好的VGG模型，
from keras.applications.vgg16 import VGG16
我注意到标准模型的类型是keras.models.Sequential，而预先训练的模型是keras.engine.training.Model。我通常使用add和pop分别为顺序模型添加和删除层，但是，我似乎不能将pop用于预先训练的模型。
对于这些类型的模型，是否有pop的替代方案？
浏览 14提问于2017-02-18得票数 1
昨天我整晚都在Keras训练这个模型，但是当我想看结果时，我的电脑坏了。当我打开它，然后我看到'model.h5‘文件已经建立，但我看不到我的训练和测试的准确性的结果。我用‘model . saved’保存了模型，但是现在我如何才能从保存的模型中看到模型的准确性？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
回答已采纳
我用Keras和Tensorflow编写了一个神经网络模型，并且能够训练和运行它。此时，我想知道训练模型需要多少内存。如何在培训阶段打印这些信息？我尝试了下面的Keras模型分析器，但它没有解释训练阶段所需的峰值内存。例如，训练我的模型显示在6GB的GPU卡上内存不足，但是配置文件显示内存需求小于1GB。那么，当我在model.fit()中使用Keras时，如何度量运行时的峰值内存需求呢？
浏览 2提问于2022-01-18得票数 2
回答已采纳
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！
base_model = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(
alpha=1.0,
input_shape=IMG_SHAPE,
include_top=False,
weights='imagenet')
model = tf.keras.Sequential([
base_model,
tf.keras
浏览 3提问于2019-09-03得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
