一个小图书馆,用来包装路边石模型来腌制它们。

keras-pickle-wrapper的Python项目详细描述


#'keras_pickle_wrapper`

这个小库公开了一个KerasPickleWrapper类,该类允许对keras模型进行pickle甚至可以跨多进程使用(或者与像[job \\u stream]这样的库(https://github.com/wwoodds/job \\u stream/wwoodds/job \-stream)一起使用。



>如果正确解决了https://github.com/fchollet/keras/issues/789问题,就不需要这样做。


<










>导入keras
import pickle
import numpy as np

优化器(sgd’)



mw=KerasPickleWrapper(m)

;调用对象返回被包装的Keras模型
mw().fit([[0,0,[0,0,0,1],[1,0],[1,0],[1],[0],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[0],[0 0],[0],[1],[1],[1],[1],[1],[0],[0]]]))



picklpicklpicklpickl pickl.loads(data)
output_1=mw().predict(np.asarray([[0,0])
输出2=mw2()。预测(np.asarray([[0,0]])

0]])

打印(“所有输出:”)
打印(输出1)
打印(输出2)
打印(输出3)

一定要注册它,这样pickler才能工作
类MyLayer(keras.layers.Layer):
pass#…
KerasPickleWrapper.register(MyLayer)
````

如果您的模型使用1GB的RAM,默认方法应该需要额外的2GB RAM来编码,因为它默认情况下会转储到共享内存若要禁用此选项,请设置“keraspicklewrapper.no_shm=true”。临时文件将被写入标准临时目录。使用“KalaskIKLePrase.UnLoad(CurrySession=TRUE)”与“NoYSHM”组合之前,应该清除多余的内存消耗,但清除会话(会话清除仅适用于Tensorflow)。
BR/><更改> BR/> BR/**2018-717-Python 2在StupU.Py中的修复(FieloTunDrror不存在于Python 2.7),最高达v1.0.5。
*2017-9-19-修复python 2,最高达v1.0.3。
*2017-8-17-因pypi而重命名为keras pickle wrapper。v1.0.2.
*2017-8-17-用于PYPI分发的打包KerasWrapper。

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