C＋实现神经网络之五—模型的保存和加载以及画出实时输出曲线

模型的保存和加载

在我们完成对神经网络的训练之后，一般要把模型保存起来。不然每次使用模型之前都需要先训练模型，对于data hungry的神经网络来说，视数据多寡和精度要求高低，训练一次的时间从几分钟到数百个小时不等，这是任何人都耗不起的。把训练好的模型保存下来，当需要使用它的时候，只需要加载就行了。

现在需要考虑的一个问题是，保存模型的时候，我们到底要保存哪些东西？

之前有提到，可以简单的认为权值矩阵就是所谓模型。所以权值矩阵一定要保存。除此之外呢？不能忘记的一点是，我们保存模型是为了加载后能使用模型。显然要求加载模型之后，输入一个或一组样本就能开始前向运算和反向传播。这也就是说，之前实现的时候，forward()之前需要的，这里也都需要，只是权值不是随意初始化了，而是用训练好的权值矩阵代替。基于以上考虑，最终决定要保存的内容如下4个：

，各层神经元数目，这是生成神经网络需要的唯一参数。

，神经网络初始化之后需要用训练好的权值矩阵去初始化权值。

，使用神经网络的过程其实就是前向计算的过程，显然需要知道激活函数是什么。

，如果要在现有模型的基础上继续训练以得到更好的模型，更新权值的时候需要用到这个函数。

再决定了需要保存的内容之后，接下来就是实现了，仍然是保存为格式，上一篇已经提到了保存和加载是多么的方便：

实时画出输出曲线

有时候我们为了有一个直观的观察，我们希望能够是实时的用一个曲线来表示输出误差。但是没有找到满意的程序可用，于是自己就写了一个非常简单的函数，用来实时输出训练时的loss。理想的输出大概像下面这样：

为什么说是理想的输出呢，因为一般来说误差很小，可能曲线直接就是从左下角开始的，上面一大片都没有用到。不过已经能够看出loss的大致走向了。

这个函数的实现其实就是先画俩个作为坐标用的直线，然后把相邻点用直线连接起来：

至此，神经网络已经实现完成了。完整的代码可以在Github上找到。

下一步，就是要用编写的神经网络，用实际样本开始训练了。下一篇，用MNIST数据训练神经网络。

源码链接

回复“神经网络”获取神经网络源码的Github链接。

你们不要看到送书就忽略代码了，一边读书一边调代码，理论与实践并重才是王道啊。

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是的，上次送了三本，但是大家很不过瘾，主页君说了会为大家多多争取的！这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍。这六种书分别是：

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机器学习——Python实践

书籍简介

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不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。

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《机器学习——Python实践》非常适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及高校相关专业在的读学生阅读。

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最后从点赞最多的留言中抽取前两名读者送出两本。（呼朋唤友来给自己的留言点赞了，不用关注也能点赞哦）

除前两名之外，主页君再从其他留言中抽取一条精彩的送出一本。（主页君的保留小权利~）

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补充：每篇文章下面的留言活动只针对当篇推荐的书，想要其他书的还请耐心等待推荐那本书的文章发出来。

截止日期

系列文章每篇文章下面的活动的截止日期都不一样。

本文推荐这本书的活动截止日期是：

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最后

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