关于Keras模型 Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况. 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况,它实际调用的是keras.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典.模型也可以从它的config信息中重构回去 config = model.get_config() mode…

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train…

本文原出处(感谢作者提供):https://zhuanlan.zhihu.com/p/27101000 将keras模型在django中应用时出现的小问题 王岳王院长 10 个月前 keras 一个做深度学习的框架,可以训练深度学习的模型,这里后端使用的是 tensorflow django 一个 python 语言的 web 框架,可以做 web 应用 问题背景 项目需求是用深度学习训练一个文本分类的模型,然后在 web 应用中加载这个训练好的模型在利用模型对实时输入的文本进行分类,这样用户在…

1．keras模型可视化 keras.utils.vis_utils模块提供了画出Keras模型的函数(利用graphviz) 该函数将画出模型结构图,并保存成图片: from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png') plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为False show_layer_names:指定是否显示层名称,默认为True 2．…

一.sklearn模型保存与读取 1.保存 from sklearn.externals import joblib from sklearn import svm X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) joblib.dump(clf, "train_model.m") 2.读取 clf = joblib.load("train_model.m") clf.predit([0,0]…

转自:http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/54407745,感谢分享~ 你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含: 模型的结构,以便重构该模型 模型的权重 训练配置(损失函数,优化器等) 优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始 使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型,如果文件中存储了训练配置的话,该函数还会同时…

Keras模型的保存方式 在运行并且训练出一个模型后获得了模型的结构与许多参数,为了防止再次训练以及需要更好地去使用,我们需要保存当前状态 基本保存方式 h5 # 此处假设model为一个已经训练好的模型类 model.save('my_model.h5') 转换为json格式存储基本参数 # 此处假设model为一个已经训练好的模型类 json_string = model.to_json() open('my_model_architecture.json','w').write(json_…

最近老山在研究在modelarts上部署mask-rcnn,源代码提供的是keras模型.我们可以将keras转化成savedModel模型,在TensorFlow Serving上部署,可参考老山的上篇部署文章.至于输入和输出张量,到已经预先存在model.input和model.output中了. 不多说,直接上代码. from keras import backend as K import tensorflow as tf # 在此之前,先加载keras模型 # ... # 加载完成 w…

keras 构建模型很简单,上手很方便,同时又是 tensorflow 的高级 API,所以学学也挺好. 模型复现在我们的实验中也挺重要的,跑出了一个模型,虽然我们可以将模型的 checkpoint 保存,但再跑一遍,怎么都得不到相同的结果. 用 keras 实现模型,想要能够复现,首先需要设置各个可能的随机过程的 seed,如 np.random.seed(1).然后分为两种情况: 代码不要在 GPU 上跑,而是限制在 CPU 上跑,此时可以自行设置 fit 函数的 batch_size 参数…

keras模型在keras中主要有两种模型,顺序模型,以及模型类(类的内部有函数) model.layers 是层的列表,他们组成了模型 model.inputs 是模型输入的张量 model.outputs 是模型输出的张量 model.summary() 打印模型的概要,还有另外一种写法utils.print_summary model.get_config() 返回模型配置的字典,通过以下方式重新加载配置 config = model.get_config() model = Model.…