解决在keras中使用model.save()函数保存模型失败的问题

今天做了一个关于keras保存模型的实验,希望有助于大家了解keras保存模型的区别. 我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件,比如final_model.h5.同样是h5文件用save()和save_weight()保存效果是不一样的. 我们用宇宙最通用的数据集MNIST来做这个实验,首先设计一个两层全连接网络: inputs = Input(shape=(784, )) x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = Dense(64,

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet #Load the VGG model vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet') #Load the Inception_V3 model inception_model = inception_v3.I

Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型:Xception,VGG16,VGG19,ResNet50,InceptionV3.在使用这些模型的时候,有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层,如果包含,则可以将图像分为ImageNet中的1000类,如果不包含,则可以利用这些参数来做一些定制的事情. 在运行时自动下载有可能会失败,需要去网站中手动下载,放在"~/.keras/models/"中,使用WinPython则在"settings/.ke

1.只保存最佳的训练模型 2.保存有所有有提升的模型 3.加载模型 4.参数说明 只保存最佳的训练模型 from keras.callbacks import ModelCheckpoint filepath='weights.best.hdf5' # 有一次提升, 则覆盖一次. checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1,save_best_only=True,mode='max',period=2)

我使用的是anaconda安装的环境,其中有一个是h5py,自动安装的是2.7.0的版本,这个版本会导致保存模型时python奔溃. conda install h5py==2.8.0 将h5py更新一个版本即可解决这个问题. 补充知识:Django安装提示错误 使用sudo pip install ......的时候出现下面一段代码: The directory '/Users/XX/Library/Caches/pip' or its parent directory is not owne

刚刚解决了这个问题,现在记录下来 问题描述 当使用lambda层加入自定义的函数后,训练没有bug,载入保存模型则显示Nonetype has no attribute 'get' 问题解决方法: 这个问题是由于缺少config信息导致的.lambda层在载入的时候需要一个函数,当使用自定义函数时,模型无法找到这个函数,也就构建不了. m = load_model(path,custom_objects={"reduce_mean":self.reduce_mean,"sli

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from numpy as np index=np.arange(2000) np.random.shuffle(index) print(index[0:20]) X_train=X_train[index,:,:,:]#X_train是训练集,y_train是训练标签 y_train=y_train[index] 补充知识:Keras中shuffle和validation_split的顺序 模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,v

1:首先,我给我的MixTest文件夹里面分好了类的图片进行重命名(因为分类的时候没有注意导致命名有点不好) def load_data(path): Rename the picture [a tool] for eachone in os.listdir(path): newname = eachone[7:] os.rename(path+"\\"+eachone,path+"\\"+newname) 但是需要注意的是:我们按照类重命名了以后,系统其实会按照图

keras训练 fit( self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None ) 1. x:输入数据.如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpy array,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应

问题描述 我在用Keras的Embedding层做nlp相关的实现时,发现了一个神奇的问题,先上代码: a = Input(shape=[15]) # None*15 b = Input(shape=[30]) # None*30 emb_a = Embedding(10, 5, mask_zero=True)(a) # None*15*5 emb_b = Embedding(20, 5, mask_zero=False)(b) # None*30*5 cat = Concatenate(axi

如下一段代码,在多次调用了K.ctc_decode时,会发现程序占用的内存会越来越高,执行速度越来越慢. data = generator(...) model = init_model(...) for i in range(NUM): x, y = next(data) _y = model.predict(x) shape = _y.shape input_length = np.ones(shape[0]) * shape[1] ctc_decode = K.ctc_decode(_y,

首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练. keras中文文档 fit fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=N

在Keras中有两种深度学习的模型:序列模型(Sequential)和通用模型(Model).差异在于不同的拓扑结构. 序列模型 Sequential 序列模型各层之间是依次顺序的线性关系,模型结构通过一个列表来制定. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation layers = [Dense(32, input_shape = (784,)), Activation('relu')