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文档简介
模型的保存与加载模型的保存与加载Keras提供了如下几种模型的保存与加载的方法。(1)使用model.save(filepath)将模型保存到单个HDF5文件中。该文件将包含:模型的结构,允许重新创建模型;模型的权重;训练配置项(损失函数、优化器);优化器状态,允许准确地从上次结束的地方继续训练。保存好模型之后,可以用model=load_model(filepath)载入程序所在目录下名为filepath的路径中所保存的模型,其中load_model是keras.models下的一个函数。(2)使用json_string=model.to_json()或yaml_string=model.to_yaml(),返回模型结构的JSON格式或YAML格式的字符串,而非其权重或训练配置项。使用model_from_json(json_string)或model_from_yaml(yaml_string)函数即可恢复模型的结构,其中model_from_json和model_from_yaml是keras.models下的函数。(3)使用model.save_weights(filepath),只保存模型的权重。model.load_weights(filepath)可以恢复所保存的权重,但是需要模型的定义代码。如果需要将权重加载到不同结构(有一些共同名字的层)的模型中,例如微调或迁移学习,则可以按层的名字来加载权重model.load_weights(filepath,by_name=True)。实训1利用Keras进行数据加载与增强(1)掌握Keras图像数据加载的方法(2)掌握Keras图像数据增强的方法1.训练要点2.需求说明cifar10数据集一共包含10个类别的RGB彩色图片:飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟类(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、蛙类(frog)、马(horse)、船(ship)和卡车(truck)。图片的尺寸为32×32,一共有50000张训练图片和10000张测试图片。设cifar10的训练数据分别存在10个文件夹(不能直接使用keras.datasets.cifar10读取),每个文件夹的图像来自同一类别。用Keras的ImageDataGenerator类从硬盘的文件夹中分批读取图像数据进行训练,并且设置合适的参数进行实时数据增强,对比无增强时的实验结果。训练数据文件夹结构如右图,验证数据的存储方式类似。实训1利用Keras进行数据加载与增强(1)利用模块keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator,传入合适的数据增强的参数来实例化一个Image
DataGenerator对象。(2)利用该对象的flow_from_directory函数,传入训练图像数据所在的路径,实时读取数据。(3)构造一个简单的全连接神经网络,并设置好优化器和损失函数。(4)把flow_from_directory函数返回的对象传入fit函数中,训练神经网络。3.实现思路及步骤实训2利用Keras构建网络并训练(1)掌握Keras构建网络的方法(2)掌握Keras进行训练的方法1.训练要点2.需求说明对cifar10数据集(可以直接使用keras.datasets.cifar10读取),做如下实验。(1)构建合适的全连接网络结构进行分类,并定义一个自定义的全连接层加入网络中。(2)使用不同的激活函数,比如ReLU、Sigmoid、Softmax,并对比结果。(3)分别选择SGD、Adam、RMSprop等优化器求解模型,设置合适的参数。并使用学习率时间表来调整优化器的学习率。(4)对比使用各种损失函数的结果:分类交叉熵损失、稀疏分类交叉熵损失、均方误差损失、KL散度损失等实训2利用Keras构建网络并训练2.需求说明(5)利用回调,设置ModelCheckpoint,把训练过程中对验证集分类精度最高的模型保存为.h5文件。另写一个.py文件,不用重新训练模型,直接读取.h5文件和测试数据计算分类精度。(6)利用回调,记录TensorBoard日志,并且在浏览器中可视化训练过程。3.实现思路及步骤(1)参考2.3.2小节实现自定义的全连接层。(2)参考2.3.2小节选择使用不同的激活函数。(3)参考2.4.1小节选择使用不同的优化器。(4)参考2.4.2小节选择使用不同的损失函数。(5)参考2.5.2小节设置回调检查。(6)参考2.5.2小节设置TensorBoard日志并实现可视化。小结本章介绍了Keras深度学习通用流程,包括利用Keras进行数据加载与预处理,利用Kera
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