Pythonを使用してKerasを使用して手動で重みを保存するにはどうすればよいですか？

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。

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

Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 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 weights are saved")
model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint')
print("A new model instance is created")
model = create_model()
print("Restore the weights of the old model")
model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint')
print("The model is being evaluated")
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))

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

出力

説明

• 新しいモデルの重みは、「save_weights」メソッドを使用して保存されます。

• 「create_model」メソッドを使用して、別の新しいモデルが作成されます。

• 古いモデルの重みが復元されます。

• 新しいモデルは古い重みに関連付けられ、評価されます。

• この新しいモデルは、「評価」方法を使用して評価されます。

• トレーニング中の精度と損失が決定されます。

• これらの値はコンソールに表示されます。