使用keras無法保存訓練過的神經網絡

Question

我無法保存以h5py格式訓練過的神經網絡。它顯示以下錯誤：

ImportError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-64-0185b568b480> in <module>() 
     1 from keras.models import load_model 
----> 2 model.save("MNISTclassifier.h5") 

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/engine/topology.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 
    2470   """ 
    2471   from ..models import save_model 
-> 2472   save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 
    2473 
    2474  def save_weights(self, filepath, overwrite=True): 

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/models.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer) 
    53 
    54  if h5py is None: 
---> 55   raise ImportError('`save_model` requires h5py.') 
    56 
    57  def get_json_type(obj): 

ImportError: `save_model` requires h5py. 

即使我已經使用pip安裝h5py並導入它。 源代碼在這裏： https://github.com/tanmay-edgelord/HandwrittenDigitRecognition/blob/master/MNIST%20.ipynb

Answer 1

您可以使用model.save(filepath)保存Keras模型成一個單一的HDF5文件，該文件將包含：

1. 模型的架構，允許重新創建模型
2. 模型
3. 培訓配置（損耗，優化器）
4. 優化的狀態，允許恢復訓練的權重正是你離開的地方。

然後，您可以使用keras.models.load_model(filepath)重新實例化您的模型。 load_model也將負責使用保存的訓練配置編譯模型（除非模型從未編譯過）。

例子：

from keras.models import load_model 
model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file 'my_model.h5'