我刚刚用Keras训练并完成了我的第一个sequence-to-sequence模型,现在想保存它,以便以后可以加载模型并使用它(不必每次都训练它)。当我保存它的时候:
model.save_weights('models/model_weights.h5')
with open('models/model_architecture.json', 'w') as f:
f.write(model.to_json())
但是,这样做会产生一系列类型的用户警告(每个层或多或少都有一个警告):
^{pr2}$即使只是警告,加载模型后,这确实会推迟模型和准确性。在
训练后一切都会很好的工作(做出好的预测等),只有保存的部分失败了。我能怎么办?有没有人经历过同样的事情,并以某种方式解决了?有解决办法吗?可能是我给不同层的名字有什么问题吗?在
您可以保存模型“代码”,也许是一个
.py
文件,以便完全按照原样创建模型。在然后加载权重:
model.load_weights('models/model_weights.h5')
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