Question

如何在nolearn.lasagne NeuralNet模型中存储权重和偏差？从文档中，我无法了解如何访问NeuralNet的权重和偏差并存储它们。

Answer 1

要保存整个nolearn模型（培训历史，参数和架构），您可以这样做：

for my $index ( 0 .. $#aoh ) { ... }

请注意，如果你在GPU上训练你的模型并使用上面的方法来挑选它，但是想要在CPU上取消它（或反之亦然），这将无效。在这种情况下，您应该只保存参数值，您可以这样做：

import cPickle as pickle
sys.setrecursionlimit(10000) # you may need this if the network is large
with open("model_file", 'wb') as f:
     pickle.dump(nolearnnet , f, -1)

现在你可以保存这些重量了。如果要将它们加载到另一个nolearn模型中，可以执行以下操作：

weights = lasagne.layers.get_all_param_values(nolearnnet.get_all_layers()[-1])

参考此讨论可能会有所帮助：https://groups.google.com/forum/#!topic/lasagne-users/BbG95R6SZ0I

如何使用pickle存储和读取nolearn.lasagne NeuralNet模型

1 个答案: