Pythonでhdf5形式を使用してモデルを保存するためにKerasをどのように使用できますか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。

Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 Kerasは、Pythonで記述されたディープラーニングAPIです。これは、機械学習の問題を解決するのに役立つ生産的なインターフェースを備えた高レベルのAPIです。

Tensorflowフレームワーク上で実行されます。迅速な実験を支援するために構築されました。機械学習ソリューションの開発とカプセル化に不可欠な、本質的な抽象化とビルディングブロックを提供します。非常にスケーラブルで、クロスプラットフォーム機能が付属しています。これは、KerasをTPUまたはGPUのクラスターで実行できることを意味します。 Kerasモデルをエクスポートして、Webブラウザや携帯電話で実行することもできます。

KerasはすでにTensorflowパッケージに含まれています。以下のコード行を使用してアクセスできます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 Colaboratoryは、JupyterNotebookの上に構築されています。以下はコードです-

例

print("The model is saved to HDF5 format")
model.save('my_model.h5')
print("The same model is recreated with same weights and optimizer")
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
print("The architecture of the model is observed")
new_model.summary()

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

出力

説明

• 新しく作成したモデルは、「保存」機能を使用して保存できます。

• 拡張子「h5」を使用して、hdf5形式で特別に保存できます。

• このモデルは、以前のウェイトとオプティマイザーを使用してロードされます。

• 新しいモデルの詳細は、「概要」方式を使用してコンソールに表示されます。