Le ** modèle ** construit peut être enregistré sous forme de texte au format de fichier ** json ** ou au format de fichier ** yaml **. Il est également possible de charger le fichier enregistré et de reconstruire le modèle.
Utilisez ** model.to_json () ** / ** model.to_yaml () ** pour enregistrer. Ici, le modèle est le modèle que vous avez construit vous-même. model.to_json () / model.to_yaml () renvoie une chaîne et vous devez l'enregistrer vous-même dans un fichier.
Utilisez ** model_from_json () ** / ** model_from_yaml () ** lors du chargement. Encore une fois, vous devez passer une chaîne comme argument, et vous devez lire le fichier vous-même.
** Enregistrer et charger (json) **
json_string = model.to_json()
model = model_from_json(json_string)
Utilisez ** save_weights ** / ** load_weights ** pour enregistrer et charger les paramètres appris.
model.save_weights('param.hdf5')
model.load_weights('param.hdf5')
Utilisez ** Callback ** pour enregistrer les paramètres pendant l'entraînement. Le rappel utilisé est ** Model Checkpoint **. callback est appelé à la fin de chaque époque.
Arguments
| arguments | description |
|---|---|
| filepath | Enregistrer le nom du fichier |
| monitor | Spécifiez la valeur à vérifier. Par exemple, surveiller='val_loss' |
| verbose | Spécifiez s'il faut commenter la sortie standard lors de l'enregistrement |
| save_best_only | Spécifiez s'il faut enregistrer uniquement lorsque la précision s'améliore. Si False, chaque époque est enregistrée. |
| mode | Spécifiez comment enregistrer l'état de la variable cochée (par exemple, si la précision est élevée, spécifiez max parce que vous voulez l'enregistrer, et en cas de perte, spécifiez min parce que c'est le contraire. Nommé comme auto Juge de. |
Si le chemin du fichier porte le même nom, il sera écrasé, de sorte que la valeur de la variable spécifiée sera automatiquement entrée pour changer le nom. Les variables qui peuvent être spécifiées sont epoch, loss, acc, val_loss, val_acc.
Par exemple, si vous spécifiez le chemin du fichier comme ci-dessous, la valeur à ce moment-là sera saisie automatiquement. filepath = 'weights.{epoch:02d}-{loss:.2f}-{acc:.2f}-{val_loss:.2f}-{val_acc:.2f}.hdf5'
L'exemple ci-dessous crée un modèle, enregistre les pondérations en cours d'entraînement avec Callback et enfin enregistre le modèle et les pondérations.
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.utils import np_utils
from keras.optimizers import Adam
import keras.callbacks
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import tensorflow as tf
import os.path
batch_size = 128
nb_classes = 10
nb_epoch = 20
img_rows = 28
img_cols = 28
f_log = './log'
f_model = './model'
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
old_session = KTF.get_session()
with tf.Graph().as_default():
session = tf.Session('')
KTF.set_session(session)
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode = 'valid', input_shape=(1, img_rows, img_cols)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode = 'valid'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001, beta_1=0.5), metrics=['accuracy'])
tb_cb = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=f_log, histogram_freq=1)
cp_cb = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath = os.path.join(f_model,'cnn_model{epoch:02d}-loss{loss:.2f}-acc{acc:.2f}-vloss{val_loss:.2f}-vacc{val_acc:.2f}.hdf5'), monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='auto')
cbks = [tb_cb, cp_cb]
history = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, verbose=1, callbacks=cbks, validation_data=(X_test, Y_test))
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
print('save the architecture of a model')
json_string = model.to_json()
open(os.path.join(f_model,'cnn_model.json'), 'w').write(json_string)
yaml_string = model.to_yaml()
open(os.path.join(f_model,'cnn_model.yaml'), 'w').write(yaml_string)
print('save weights')
model.save_weights(os.path.join(f_model,'cnn_model_weights.hdf5'))
KTF.set_session(old_session)
Le résultat de l'exécution ressemble à ceci.
____________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
====================================================================================================
convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 32, 26, 26) 320 convolution2d_input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_1 (Activation) (None, 32, 26, 26) 0 convolution2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 32, 13, 13) 0 activation_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_2 (Convolution2D) (None, 64, 11, 11) 18496 maxpooling2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_2 (Activation) (None, 64, 11, 11) 0 convolution2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 64, 5, 5) 0 activation_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (None, 1600) 0 maxpooling2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 128) 204928 flatten_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_3 (Activation) (None, 128) 0 dense_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 10) 1290 activation_3[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_4 (Activation) (None, 10) 0 dense_2[0][0]
====================================================================================================
Total params: 225034
____________________________________________________________________________________________________
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1610 - acc: 0.9524Epoch 00000: val_loss improved from inf to 0.05515, saving model to ./model/cnn_model00-loss0.16-acc0.95-vloss0.06-vacc0.98.hdf5
60000/60000 [==============================] - 24s - loss: 0.1609 - acc: 0.9525 - val_loss: 0.0552 - val_acc: 0.9830
Epoch 2/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0478 - acc: 0.9853Epoch 00001: val_loss improved from 0.05515 to 0.04094, saving model to ./model/cnn_model01-loss0.05-acc0.99-vloss0.04-vacc0.99.hdf5
60000/60000 [==============================] - 24s - loss: 0.0477 - acc: 0.9853 - val_loss: 0.0409 - val_acc: 0.9871
Epoch 3/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0338 - acc: 0.9891Epoch 00002: val_loss improved from 0.04094 to 0.03424, saving model to ./model/cnn_model02-loss0.03-acc0.99-vloss0.03-vacc0.99.hdf5
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0338 - acc: 0.9891 - val_loss: 0.0342 - val_acc: 0.9890
Epoch 4/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0248 - acc: 0.9918Epoch 00003: val_loss improved from 0.03424 to 0.02830, saving model to ./model/cnn_model03-loss0.02-acc0.99-vloss0.03-vacc0.99.hdf5
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0248 - acc: 0.9918 - val_loss: 0.0283 - val_acc: 0.9898
Epoch 5/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0192 - acc: 0.9940Epoch 00004: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0192 - acc: 0.9940 - val_loss: 0.0286 - val_acc: 0.9908
Epoch 6/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0145 - acc: 0.9954Epoch 00005: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0145 - acc: 0.9954 - val_loss: 0.0300 - val_acc: 0.9914
Epoch 7/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0119 - acc: 0.9961Epoch 00006: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0119 - acc: 0.9961 - val_loss: 0.0396 - val_acc: 0.9881
Epoch 8/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0097 - acc: 0.9968Epoch 00007: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0097 - acc: 0.9969 - val_loss: 0.0302 - val_acc: 0.9901
Epoch 9/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0075 - acc: 0.9977Epoch 00008: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0075 - acc: 0.9976 - val_loss: 0.0400 - val_acc: 0.9877
Epoch 10/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0081 - acc: 0.9973Epoch 00009: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0081 - acc: 0.9972 - val_loss: 0.0352 - val_acc: 0.9905
Epoch 11/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0058 - acc: 0.9979Epoch 00010: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 24s - loss: 0.0058 - acc: 0.9979 - val_loss: 0.0359 - val_acc: 0.9912
Epoch 12/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0056 - acc: 0.9981Epoch 00011: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0056 - acc: 0.9981 - val_loss: 0.0346 - val_acc: 0.9915
Epoch 13/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0055 - acc: 0.9983Epoch 00012: val_loss improved from 0.02830 to 0.02716, saving model to ./model/cnn_model12-loss0.01-acc1.00-vloss0.03-vacc0.99.hdf5
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0055 - acc: 0.9983 - val_loss: 0.0272 - val_acc: 0.9926
Epoch 14/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0029 - acc: 0.9992Epoch 00013: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0029 - acc: 0.9992 - val_loss: 0.0365 - val_acc: 0.9917
Epoch 15/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0052 - acc: 0.9983Epoch 00014: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0052 - acc: 0.9983 - val_loss: 0.0357 - val_acc: 0.9916
Epoch 16/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0047 - acc: 0.9986Epoch 00015: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0047 - acc: 0.9987 - val_loss: 0.0311 - val_acc: 0.9922
Epoch 17/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0038 - acc: 0.9988Epoch 00016: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0038 - acc: 0.9988 - val_loss: 0.0424 - val_acc: 0.9905
Epoch 18/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0040 - acc: 0.9986Epoch 00017: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 0.0040 - acc: 0.9986 - val_loss: 0.0382 - val_acc: 0.9922
Epoch 19/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 5.6678e-04 - acc: 0.9999Epoch 00018: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 5.6587e-04 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.0379 - val_acc: 0.9926
Epoch 20/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.6203e-04 - acc: 1.0000Epoch 00019: val_loss did not improve
60000/60000 [==============================] - 23s - loss: 3.6146e-04 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.0379 - val_acc: 0.9930
('Test score:', 0.037918671134550642)
('Test accuracy:', 0.99299999999999999)
save the architecture of a model
save weights
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import model_from_json
from keras.utils import np_utils
from keras.optimizers import Adam
import keras.callbacks
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import tensorflow as tf
import os.path
batch_size = 128
nb_classes = 10
nb_epoch = 3
img_rows = 28
img_cols = 28
f_log = './log'
f_model = './model'
model_filename = 'cnn_model.json'
weights_filename = 'cnn_model_weights.hdf5'
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
old_session = KTF.get_session()
with tf.Graph().as_default():
session = tf.Session('')
KTF.set_session(session)
json_string = open(os.path.join(f_model, model_filename)).read()
model = model_from_json(json_string)
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001, beta_1=0.5), metrics=['accuracy'])
model.load_weights(os.path.join(f_model,weights_filename))
cbks = []
history = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, verbose=1, callbacks=cbks, validation_data=(X_test, Y_test))
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
KTF.set_session(old_session)
Voici le résultat de l'exécution. Puisque les paramètres appris sont lus et appris, la précision est élevée dès le début.
____________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
====================================================================================================
convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 32, 26, 26) 320 convolution2d_input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_1 (Activation) (None, 32, 26, 26) 0 convolution2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 32, 13, 13) 0 activation_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_2 (Convolution2D) (None, 64, 11, 11) 18496 maxpooling2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_2 (Activation) (None, 64, 11, 11) 0 convolution2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
maxpooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 64, 5, 5) 0 activation_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (None, 1600) 0 maxpooling2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 128) 204928 flatten_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_3 (Activation) (None, 128) 0 dense_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 10) 1290 activation_3[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
activation_4 (Activation) (None, 10) 0 dense_2[0][0]
====================================================================================================
Total params: 225034
____________________________________________________________________________________________________
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/3
60000/60000 [==============================] - 17s - loss: 0.0024 - acc: 0.9993 - val_loss: 0.0442 - val_acc: 0.9916
Epoch 2/3
60000/60000 [==============================] - 17s - loss: 0.0049 - acc: 0.9986 - val_loss: 0.0401 - val_acc: 0.9914
Epoch 3/3
60000/60000 [==============================] - 17s - loss: 0.0031 - acc: 0.9991 - val_loss: 0.0424 - val_acc: 0.9912
('Test score:', 0.042397765618482915)
('Test accuracy:', 0.99119999999999997)
Créons un rappel afin de pouvoir définir la fréquence de sauvegarde du poids. Pour effectuer un rappel, héritez de keras.callbacks.Callback. Le moment où Callback est appelé est fixe, et le nom de la méthode correspondante est également fixe, il suffit donc d'écraser la partie que vous souhaitez modifier. Vous pouvez appeler la source d'héritage si nécessaire.
| method | description |
|---|---|
| on_epoch_begin | Appelé au début de l'époque. |
| on_epoch_end | Appelé à la fin de l'époque. |
| on_batch_begin | Appelé au début du lot. |
| on_batch_end | Appelé à la fin du lot. |
| on_train_begin | Appelé au début de l'apprentissage. |
| on_train_end | Appelé à la fin de l'apprentissage. |
| _set_params | Appelées au début de l'apprentissage, les informations du modèle sont passées en argument. Je ne l'utilise pas beaucoup. Dans Callback of Tensor Board, histogramme à ce moment_Résumé de l'appel. |
Le rappel ressemble à ceci: Il reçoit simplement la fréquence d'appel en premier, puis appelle le on_epoch_end hérité dans on_epoch_end en fonction de la fréquence.
class ModelCheckpointEx(keras.callbacks.ModelCheckpoint):
def __init__(self, filepath, verbose=0, save_freq=1):
super(ModelCheckpointEx, self).__init__(filepath, verbose=verbose)
self.save_freq = save_freq
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
if epoch % self.save_freq == 0:
super(ModelCheckpointEx, self).on_epoch_end(epoch, logs=logs)
L'utilisation est la même qu'avant, je vais donc omettre le code. Le résultat de l'exécution est le suivant. Vous pouvez voir que le journal est sorti une fois toutes les deux fois.
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1646 - acc: 0.9498Epoch 00000: saving model to ./model/cnn_model00-loss0.16-acc0.95-vloss0.06-vacc0.98.hdf5
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.1645 - acc: 0.9499 - val_loss: 0.0613 - val_acc: 0.9820
Epoch 2/20
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.0524 - acc: 0.9833 - val_loss: 0.0396 - val_acc: 0.9867
Epoch 3/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0361 - acc: 0.9889Epoch 00002: saving model to ./model/cnn_model02-loss0.04-acc0.99-vloss0.04-vacc0.99.hdf5
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.0361 - acc: 0.9889 - val_loss: 0.0353 - val_acc: 0.9877
Epoch 4/20
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.0269 - acc: 0.9913 - val_loss: 0.0306 - val_acc: 0.9900
Epoch 5/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0203 - acc: 0.9937Epoch 00004: saving model to ./model/cnn_model04-loss0.02-acc0.99-vloss0.04-vacc0.99.hdf5
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.0203 - acc: 0.9937 - val_loss: 0.0422 - val_acc: 0.9871
Epoch 6/20
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.0174 - acc: 0.9942 - val_loss: 0.0315 - val_acc: 0.9893
Epoch 7/20
59904/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0119 - acc: 0.9962Epoch 00006: saving model to ./model/cnn_model06-loss0.01-acc1.00-vloss0.03-vacc0.99.hdf5
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.0119 - acc: 0.9962 - val_loss: 0.0329 - val_acc: 0.9901
Epoch 8/20
60000/60000 [==============================] - 16s - loss: 0.0100 - acc: 0.9967 - val_loss: 0.0337 - val_acc: 0.9881
Epoch 9/20
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