在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下…

原创博文,转载请注明出处! sklearn中保存和加载模型的方法 1.载入模块 from sklearn.externals joblib. model = joblib. # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/wanglei5205 "&q…

import numpy as npnp.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.models import load_model # create some dataX = np.linspace(-1, 1, 200)np.random.shuffle(X) # randomize the dataY…

用一个非常简单的例子学习导出和加载模型: 导出 写一个y=a*x+b的运算,然后保存graph: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants with tf.Session() as sess: a = tf.Variable(5.0, name='a') x = tf.Variable(6.0, name='x') b = tf…

技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解.那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型.甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用.那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接. 保存模型…

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

Savertensorflow 中的 Saver 对象是用于 参数保存和恢复的.如何使用呢? 这里介绍了一些基本的用法. 官网中给出了这么一个例子: v1 = tf.Variable(..., name='v1')v2 = tf.Variable(..., name='v2') # Pass the variables as a dict:saver = tf.train.Saver({'v1': v1, 'v2': v2}) # Or pass them as a list.saver = t…

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto…

使用joblib模块保存于加载模型 在机器学习的过程中,我们会进行模型的训练,最常用的就是sklearn中的库,而对于训练好的模型,我们当然是要进行保存的,不然下次需要进行预测的时候就需要重新再进行训练.如果数据量小的话,那再重新进行训练是没有问题的,但是如果数据量大的话,再重新进行训练可能会花费很多开销,这个时候,保存好已经训练的模型就显得特别重要了.我们可以使用sklearn中的joblib模块进行保存与加载. from sklearn.externals import joblib # 保…