无法使用keras保存训练有素的神经网络
Can't save trained Neural Network using keras
我无法以h5py格式保存我训练的神经网络。它显示以下错误:
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-64-0185b568b480> in <module>()
1 from keras.models import load_model
----> 2 model.save("MNISTclassifier.h5")
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/engine/topology.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
2470 """
2471 from ..models import save_model
-> 2472 save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
2473
2474 def save_weights(self, filepath, overwrite=True):
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/models.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer)
53
54 if h5py is None:
---> 55 raise ImportError('`save_model` requires h5py.')
56
57 def get_json_type(obj):
ImportError: `save_model` requires h5py.
尽管我已经使用 pip 安装了 h5py 并导入了它。
源代码在这里:
https://github.com/tanmay-edgelord/HandwrittenDigitRecognition/blob/master/MNIST%20.ipynb
您可以使用 model.save(filepath)
将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中,该文件将包含:
- 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,允许从您停止的地方恢复训练。
然后您可以使用 keras.models.load_model(filepath)
来重新实例化您的模型。 load_model
还将负责使用保存的训练配置编译模型(除非模型一开始就没有编译过)。
示例:
from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5'
我无法以h5py格式保存我训练的神经网络。它显示以下错误:
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-64-0185b568b480> in <module>()
1 from keras.models import load_model
----> 2 model.save("MNISTclassifier.h5")
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/engine/topology.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
2470 """
2471 from ..models import save_model
-> 2472 save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
2473
2474 def save_weights(self, filepath, overwrite=True):
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/models.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer)
53
54 if h5py is None:
---> 55 raise ImportError('`save_model` requires h5py.')
56
57 def get_json_type(obj):
ImportError: `save_model` requires h5py.
尽管我已经使用 pip 安装了 h5py 并导入了它。 源代码在这里: https://github.com/tanmay-edgelord/HandwrittenDigitRecognition/blob/master/MNIST%20.ipynb
您可以使用 model.save(filepath)
将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中,该文件将包含:
- 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,允许从您停止的地方恢复训练。
然后您可以使用 keras.models.load_model(filepath)
来重新实例化您的模型。 load_model
还将负责使用保存的训练配置编译模型(除非模型一开始就没有编译过)。
示例:
from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5'