Keras保存和载入训练好的模型和参数

1.保存模型

my_model = create_model_function( ...... ) my_model.compile( ...... ) my_model.fit( ...... ) model_name . save( filepath, overwrite: bool=True, include_optimizer: bool=True )

filepath：保存的路径

overwrite：如果存在源文件，是否覆盖

include_optimizer：是否保存优化器状态

ex : mymodel.save(filepath=“p402/my_model.h5”, includeoptimizer=False)

2.载入模型

my_model = keras . models . load_model( filepath ) # 载入后可以继续训练： my_model . fit( X_train_2，Y_train_2 ) # 也可以直接评估： preds = my_model . evaluate( X_test, Y_test )

3.仅保存模型的结构，而不包含其权重或配置信息

# save as JSON json_string = model.to_json() # save as YAML yaml_string = model.to_yaml()

从保存好的json文件或yaml文件中载入模型

# model reconstruction from JSON: from keras.models import model_from_json model = model_from_json(json_string) # model reconstruction from YAML model = model_from_yaml(yaml_string)

4.需要保存模型的权重，可通过下面的代码利用HDF5进行保存

model.save_weights('my_model_weights.h5')

若在代码中初始化一个完全相同的模型，请使用

model.load_weights('my_model_weights.h5')

5.若要加载权重到不同的网络结构（有些层一样）中，例如fine-tune或transfer-learning，可通过层名字来加载模型

model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True) """ 假如原模型为： model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=3, name="dense_1")) model.add(Dense(3, name="dense_2")) ... model.save_weights(fname) """ # new model model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=3, name="dense_1")) # will be loaded model.add(Dense(10, name="new_dense")) # will not be loaded # load weights from first model; will only affect the first layer, dense_1. model.load_weights(fname, by_name=True)

参考： Keras如何保存和载入训练好的模型和参数