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python - 如何使用 keras 保存最佳权重和最佳模型

问题描述

专家们，我是机器学习的新手，我使用 Keras API 和 TensorFlow 后端来训练机器学习模型。我正在使用模型检查点在 .json 和 .h5 文件中独立保存最佳权重和最佳模型。到目前为止，我尝试编写如下代码，但没有保存任何模型或权重。希望我能得到好的解决方案。在此先感谢。

    filepath1="best_weights.h5"
    filepath2="best_model.json"
    checkpoint = ModelCheckpoint(filepath1, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True,  mode='max')
    callbacks_list = [checkpoint]
    history = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, callbacks=callbacks_list, validation_steps=nb_validation_samples // batch_size, verbose=1)

标签： pythontensorflowkerasdeep-learningautoencoder

解决方案

解决方案 1（在培训结束时）：

您可以尝试在训练结束时使用以下代码段分别保存权重和模型架构。

from tensorflow.keras.models import model_from_json
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)
model.save_weights("model.h5")

解决方案 2（在培训期间）：

我们可以观察到模型架构在训练期间没有改变，只有权重。因此，您可以使用此检查点在训练期间仅保存最佳权重，并在训练开始/结束时仅保存model_from_json.

checkpoint = ModelCheckpoint(filepath1, monitor='val_acc', verbose=1,save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='max')

....training runs.....
......................
....training ends.....

from tensorflow.keras.models import model_from_json
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

如果没有保存任何内容，请确保您拥有正确的filepath1.

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