您可以将经过 SageMaker 训练的模型加载到 Keras 中吗？
Can you load a SageMaker trained model into Keras?
我已遵循 AWS 教程 (https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/introduction_to_amazon_algorithms/object_detection_pascalvoc_coco/object_detection_image_json_format.ipynb) 并使用 SageMaker 训练了我的第一个模型。
最终结果是包含以下文件的存档：
- hyperparams.json
- model_algo_1-0000.params
- model_algo_1-symbol.json
我不熟悉这种格式，无法通过 keras.models.model_from_json()
将其加载到 Keras 中
我假设这是一种不同的格式或 AWS 专有格式。
你能帮我识别一下格式吗？
是否可以将其加载到 Keras 模型中并在没有 EC2 实例（本地）的情况下进行推理？
谢谢！
内置算法是使用 Apache MXNet 实现的，因此这就是您在本地加载模型的方式。 load_checkpoint() 是合适的 API: https://mxnet.apache.org/api/python/docs/api/mxnet/model/index.html#mxnet.model.load_checkpoint
我已遵循 AWS 教程 (https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/introduction_to_amazon_algorithms/object_detection_pascalvoc_coco/object_detection_image_json_format.ipynb) 并使用 SageMaker 训练了我的第一个模型。
最终结果是包含以下文件的存档： - hyperparams.json - model_algo_1-0000.params - model_algo_1-symbol.json
我不熟悉这种格式，无法通过 keras.models.model_from_json()
将其加载到 Keras 中我假设这是一种不同的格式或 AWS 专有格式。
你能帮我识别一下格式吗？ 是否可以将其加载到 Keras 模型中并在没有 EC2 实例（本地）的情况下进行推理？
谢谢！
内置算法是使用 Apache MXNet 实现的，因此这就是您在本地加载模型的方式。 load_checkpoint() 是合适的 API: https://mxnet.apache.org/api/python/docs/api/mxnet/model/index.html#mxnet.model.load_checkpoint