如何存储和读取诺莱恩烤宽面条基于pi的神经网络模型

Question

如何存储权重和偏差诺莱恩烤宽面条神经网络模型？从文档中，我看不到如何访问神经网络的权重和偏差并存储它们。在

Answer 1

要保存整个nolearn模型（培训历史、参数和体系结构），可以执行以下操作：

import cPickle as pickle
sys.setrecursionlimit(10000) # you may need this if the network is large
with open("model_file", 'wb') as f:
     pickle.dump(nolearnnet , f, -1)

请注意，如果您在GPU上训练您的模型，并使用上面的方法对其进行pickle，但希望在CPU上取消pickle（反之亦然），这将不起作用。在这种情况下，您只需保存参数值，您可以这样做：

^{pr2}$

现在你可以节省这些重量。如果要将它们加载到另一个nolearn模型中，只需执行以下操作：

lasagne.layers.set_all_param_values(nolearnnet2.get_all_layers()[-1], weights)

参考此讨论可能会有帮助：https://groups.google.com/forum/#!topic/lasagne-users/BbG95R6SZ0I