我正在运行keras model并指出这样的代码，我希望在给定的目录中保存我最好的模型，因此google colab中的目录名是 path ='/content/drive/My Drive/ColabNotebooks/BTU_Training2020/Weights/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_accuracy:.2f}.hdf5' 我在keras模型的最后写了以下代码来保存<
浏览 46提问于2021-02-01得票数 0
在使用tensorflow 1的keras中，我可以ModelCheckpoint(filepath)，保存的文件是一个名为filepath的文件，然后我可以调用model = load_model(filepath)来加载保存的模型。现在，在tensorflow 2中，ModelCheckpoint创建一个名为filepath的目录，当我按照文档加载保存的模型时，我必须创建一个空模型，然后调用model.load_
浏览 7提问于2019-10-11得票数 2
回答已采纳
1回答
我将按照本教程创建分类器# MLP for Pima Indians Dataset with grid search via sklearn from keras.layers import Dense print("%f (%f) with: %r&qu
浏览 0提问于2017-05-25得票数 0
我看到了两种节省keras模型权重的方法。第一条路；model.fit加载weights.hdf5和model_weights.h5之间的预测性能是否存在差异
浏览 0提问于2018-08-20得票数 15
回答已采纳
要在Keras中保存模型，以下输出文件之间有什么区别：
从model.save()保存的文件比从model.save_weights()保存的模型要大，但比JSON或Yaml模型架构文件大得多。只使用model.save_weights()和model.to_json()以及从它们加载比
浏览 2提问于2017-03-06得票数 51
回答已采纳
我想使用Keras Model检查点回调来保存最好的模型以及最新的模型。有没有一种方法可以做到这一点，而不需要创建新的ModelCheckpoint类和修改on_epoch_end函数？我目前使用的检查指针是： .ModelCheckpoint(checkpoint_dir + 'checkpt_{epoch:02d} +_.hdf5', monito
浏览 0提问于2019-07-09得票数 0
2回答
但是读取Keras保存和还原帮助页面：
checkpoint_dir = FolderName + "/tmp/model.ckpt"
cp_callback = k.callbacks.ModelCheckpoint(checkpo
浏览 0提问于2019-07-22得票数 2
回答已采纳
当我在spyder上运行整个程序时，我得到了两个主要错误，我尝试使用这个社区的建议来修复这些错误，但是，我的分类报告并不是这个代码的作者得到的。(unable to open file: name = 'models/bidirectional_LSTM_best_weights_{epoch:02d}-{val_accuracy:.4f}.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', save_best_on
浏览 14提问于2022-01-02得票数 0
我在CNN模型中使用了Tensorflow GPU，我想在每次执行时复制我的结果。对于使用GPU的Tensorflow获得可重复的结果，有任何想法或调试实验建议吗？
浏览 0提问于2019-04-02得票数 0
回答已采纳
2回答
基于AUC的早期停止
、、、、
我对ML相当陌生，目前正在使用tensorflow和keras在python中实现一个简单的3D CNN。我想优化的基础上的AUC，也想使用早期停止/保存最好的网络在AUC评分。我一直在使用tensorflow的AUC功能，如下所示，它可以很好的训练。但是，hdf5文件没有保存(尽管存在检查点save_best_only=True)，因此我无法获得评估的最佳权重。check = tf.keras.callb
浏览 1提问于2020-07-29得票数 2
回答已采纳
我已经使用这个模型作为输入数据a (15,108)数据集(尺寸：(序列长度，输入单元))和输出数据a (10,108)数据集的时间序列预测。尽管培训是成功的，但I没有成功地保存和重新加载该模型，以便在测试集上评估以前培训过的模型。我尝试在互联网上寻找解决方案，但到目前为止，它们似乎都没有起作用。因此，我已经使用tf.keras.models.load_model(filepath)加载了模型，并尝试了以下保存选项。这两个选项的代码如下：
使用<em
浏览 27提问于2021-02-09得票数 2
回答已采纳
我正在使用一个相当大的网络(9800万个参数)，我正在使用keras ModelCheckPoint回调来保存我的权重，如下所示，当我使用Keras重新加载保存的权重时，我可以看到加载操作在我的图中为每个层添加了大约详细信息:我使用：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint和"save_weights_only=True&qu
浏览 0提问于2020-02-28得票数 2
我已经创建了一个Keras Regressor来使用ModelCheckpoint回调来运行Colab CV，但训练超过了RandomizedSearch运行时12H的限制，并且中途停止。模型以hdf5格式保存。 我使用tensorflow_addons添加了RSquare类来监视R2中的训练集和验证集。但是，当我使用keras.models.load_model时，我得到以下错误： ? 正
浏览 17提问于2021-06-27得票数 0
我用一个callbacks.ModelCheckpoint()文件自动保存了我的模型。filepath = ".model/mnist-cnn-best.hd5"
checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpointverbose=1,
浏览 0提问于2018-10-11得票数 8
回答已采纳
在训练期间，我使用ModelCheckpint通过以下方式保存最佳模型的权重：
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose为了安全起见，有没有办法直接保存最好的模型而不是模型权重？
浏览 0提问于2016-11-23得票数 5
我已经构建了一个模型，并使用一个自定义函数进行验证。问题是:我的自定义验证函数在日志中保存了验证的准确性，但是Keras ModelCheckpoint不知怎么看不见它。max', cb_model_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint参数"save_best_model
浏览 1提问于2021-01-25得票数 0
回答已采纳
我有一个fit()函数，它使用ModelCheckpoint()回调来保存模型，如果它比以前的模型更好的话，使用save_weights_only=False，所以它保存了整个模型。这将允许我在以后使用load_model()恢复培训。
不幸的是，在save()/load_model()往返的某个地方，度量值没有保留--例如，val_loss被设置为inf。这意味着，当训练恢复后，在第一个时代之后，ModelCheckpoint()总是会保存
浏览 5提问于2017-09-04得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个tf模型，它有两个输出，如这个model.compile()所示： loss={"BV": tf.keras.losses.MeanAbsoluteError(), "Rsp": tf.keras.losses.MeanAbsoluteError(name="R2")]})
我想使用<em
浏览 17提问于2022-08-02得票数 1
回答已采纳
当我使用Keras ModelCheckpoint回调而不将save_best_only & save_weights_only设置为True时，我试图了解这里发生了什么。即mc = ModelCheckpoint(filepath = './checkpoint/to/save.h5')
根据丹瑟尔流的说法，在默认情况下，
浏览 0提问于2021-01-09得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
