Как сохранить обученную 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 единый файл, обычно с расширением .h5.
Как сохранить обученную нейронную сеть python keras? - развернуто
Сохранение обученной нейронной сети в Python с использованием Keras является ключевым шагом для повторного использования и развертывания вашей модели. Keras предоставляет несколько удобных методов для этой цели.
Самый распространенный способ - сохранение всей модели, включая архитектуру, веса и настройки обучения, в один файл. Для этого используется функция model.save(), которая записывает модель в формат HDF5. Этот формат позволяет сохранить всю необходимую информацию о модели в компактном виде.
Альтернативный подход - сохранить только веса модели. Это полезно, если вы хотите использовать ту же архитектуру для обучения с новыми данными или для сравнения различных наборов весов. Для этого можно воспользоваться функцией model.save_weights(), которая сохранит веса в файл в формате HDF5.
При загрузке модели или весов Keras предоставляет функции load_model() и model.load_weights(). Важно отметить, что при загрузке только весов, архитектура модели должна быть предварительно определена.
Выбор метода сохранения зависит от ваших конкретных потребностей. Если вам нужна полная мобильность модели, сохранение всей модели в формате HDF5 является оптимальным вариантом. Если же вы планируете использовать ту же архитектуру для дальнейшего обучения или сравнения весов, то сохранение только весов может быть более подходящим решением.