Как сохранить нейронную сеть python keras? - коротко
Сохранить обученную нейронную сеть в Python Keras можно с помощью метода model.save(). Этот метод сохраняет всю архитектуру модели, веса и настройки обучения в один файл, что позволяет легко загрузить и использовать модель в будущем.
Как сохранить нейронную сеть python keras? - развернуто
Сохранение обученной нейронной сети в Python с использованием Keras является crucial step для повторного использования модели и избежания необходимости заново проводить ресурсоемкий процесс обучения. Keras предоставляет несколько методов для сохранения моделей, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.
Наиболее распространенный способ - сохранение всей модели, включая архитектуру, веса и состояние оптимизатора, в один файл. Для этого используется функция model.save(), которая записывает модель в формат HDF5. Этот формат обеспечивает компактное хранение и возможность быстрого восстановления модели с помощью функции keras.models.load_model().
Альтернативный подход - сохранение только весов модели. Это полезно, если архитектура модели известна и не меняется. Функция model.save_weights() позволяет сохранить веса в формате HDF5. Для загрузки весов используется функция model.load_weights(), которая требует предварительной дефиниции архитектуры модели.
Выбор метода сохранения зависит от конкретной задачи. Если требуется сохранить всю информацию о модели, включая архитектуру и состояние оптимизатора, то лучше использовать model.save(). Если же необходимо сохранить только веса обученной модели для использования в другой программе или на другом устройстве, то model.save_weights() будет более подходящим вариантом.
Важно отметить, что при сохранении модели необходимо указать путь к файлу, в который будет записана модель. Keras автоматически определит формат файла HDF5 и добавит расширение ".h5" к имени файла.