Question

我正在寻找保存，加载并在单张图片文件上进行预测的正确方法与Theano CNN （LeNet）训练的模型。我已经使用Theano LogisticRegression和MLP完成了它，效果很好。但我无法找到如何与CNN这样做。实际上，我不确定在保存期间我应该存储哪些参数，因为有更多层。

Answer 1

如果您的参数位于共享变量w，v，u中，那么您的保存命令应如下所示：

>>> import cPickle
>>> save_file = open('path', 'wb')  # this will overwrite current contents
>>> cPickle.dump(w.get_value(borrow=True), save_file, -1)  # the -1 is for HIGHEST_PROTOCOL
>>> cPickle.dump(v.get_value(borrow=True), save_file, -1)  # .. and it triggers much more efficient
>>> cPickle.dump(u.get_value(borrow=True), save_file, -1)  # .. storage than numpy's default
>>> save_file.close()

然后，您可以像这样加载数据：

>>> save_file = open('path')
>>> w.set_value(cPickle.load(save_file), borrow=True)
>>> v.set_value(cPickle.load(save_file), borrow=True)
>>> u.set_value(cPickle.load(save_file), borrow=True)

使用Theano CNN（LeNet）保存，加载和预测

1 个答案: