Keras训练模型时如保存模型、加载模型

用h5py保存加载模型
(1)一次性导入模块,没有该模块,自行pip安装

#save network and reload network
import h5py
from keras.models import model_from_json

(2)保存模型所需代码,位置在model.fit()之后
Keras训练模型时如保存模型、加载模型_第1张图片
json文件负责保存结构,h5文件负责保存模型权重weights

#save network
json_string = model.to_json()
open('mnist_kreas_model_architecture.json','w').write(json_string)
model.save_weights('mnist_kreas_mode_weights1.h5')

运行完毕后,会产生以上两个文件,如图:
Keras训练模型时如保存模型、加载模型_第2张图片
(3)加载模型
放置位置在模型训练前(第一个图),同时将model.compile(不包括model.compile)以上的模型部分注释掉(第二个图)。
Keras训练模型时如保存模型、加载模型_第3张图片

代码模块,名称为上一次保存模型的名称,同时更改第二次加载模型时,最后需要保存模型的名字:

#load net work
model = model_from_json(open('mnist_kreas_model_architecture.json').read())
model.load_weights('mnist_kreas_model_weights.h5')

在这里插入图片描述

你可能感兴趣的:(深度学习)