python - 在 keras 中保存和加载权重

Question

我正在尝试从我训练的模型中保存和加载权重。

我用来保存模型的代码是。

TensorBoard(log_dir='/output')
model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size), steps_per_epoch=1, epochs=1)
model.save_weights('model.hdf5')
model.save_weights('myModel.h5')

如果这是不正确的方法，或者是否有更好的方法，请告诉我。

但是当我尝试加载它们时，使用这个，

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

但我收到此错误:

---

ValueError                                Traceback (most recent call 
last)
<ipython-input-7-27d58dc8bb48> in <module>()
      1 from keras.models import load_model
----> 2 model = load_model('myModel.h5')

/home/decentmakeover2/anaconda3/lib/python3.5/site-
packages/keras/models.py in load_model(filepath, custom_objects, compile)
    235         model_config = f.attrs.get('model_config')
    236         if model_config is None:
--> 237             raise ValueError('No model found in config file.')
    238         model_config = json.loads(model_config.decode('utf-8'))
    239         model = model_from_config(model_config, 
custom_objects=custom_objects)

ValueError: No model found in config file.

关于我可能做错的任何建议？提前谢谢你。

Answer 1

这是一个 YouTube 视频，它准确地解释了您想要做什么:Save and load a Keras model

Keras 提供了三种不同的保存方法。这些在上面的视频链接(带有示例)以及下面都有描述。

首先，您收到错误的原因是您错误地调用了 load_model。

要保存和加载模型的权重，您首先要使用

model.save_weights('my_model_weights.h5')

保存权重，如您所显示的。要加载权重，您首先需要构建模型，然后在模型上调用 load_weights，如

model.load_weights('my_model_weights.h5')

另一种保存技术是model.save(filepath)。这个 save 函数保存:

• 模型的架构，允许重新创建模型。
• 模型的权重。
• 训练配置(损失、优化器)。
• 优化器的状态，允许从您中断的地方继续训练。

要加载此保存的模型，您可以使用以下内容:

from keras.models import load_model
new_model = load_model(filepath)'

最后，model.to_json()，只保存模型的架构。要加载架构，您可以使用

from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string)