keras 网络结构和权值文件的保存与载入

小咪咪 2022-05-27 01:07 98阅读 0赞

以lenet网络为例

from keras.models import Model
    from keras.layers import Input,Conv2D,Dense,Flatten,MaxPooling2D,Activation
    ####################### net structure ##########################
    inp=Input(shape=(28,28,1))
    out=Conv2D(20,(5,5))(inp)
    out=MaxPooling2D(pool_size(2,2))(out)
    out=Conv2D(50,(5,5))(inp)
    out=MaxPooling2D(pool_size(2,2))(out)
    out=Flatten()(out)
    out=Dense(500)(out)
    out=Activation('relu')(out)
    out=Dense(2)(out)
    out=Activation('softmax')(out)
    #################################################################
    model=Model(inp,out)
    model.compile(
    			optimizer='sgd',
    			loss='mse',
    			metrics=["accuracy"]
    			)

\#\#一、网络结构  
**保存网络结构和权值(save)**  
利用Model类的save函数，如

model.save('./model_name.h5')

**载入模型(load\_model)**

from keras.models import load_model
    model=load_model('./model_name.h5')

\#\#二、权值文件  
**保存权值文件(save\_weights)**

model.fit(input,output,epochs=100,batch_size=64)
    #权值的保存在训练完成之后
    model.save_weights('./weights.h5')

**载入权值文件（load\_weights）**

model=load_model('./model_name.h5')
    model.load_weights('./weights.h5')
    #载入后就可以预测了
    result=model.predict(input,batch_size=1)

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