更改Keras中的优化程序alghoritm

Question

如果在Keras中更改优化器，则需要再次编译模型。此编译将覆盖所学习的网络权重。我知道如何保存重量，但我不知道如何为网络恢复它们。有人可以帮忙吗？

Answer 1

以下是YouTube视频，其中详细说明了您想要做的事情：Save and load a Keras model

如何加载模型权重取决于您保存模型或模型权重的方式。 Keras提供三种不同的保存方法。这些在上面的视频链接（带有示例）以及下面的描述中进行了描述。

1. model.save('my_model.h5')功能保存：

   • 模型的架构，允许重新创建模型。
   • 模特的重量。
   • 培训配置（损失，优化程序）。
   • 优化器的状态，允许您从中断的位置恢复训练。

   要加载此已保存的模型，请使用以下命令：

   from keras.models import load_model
   new_model = load_model('my_model.h5')
   

2. model.to_json()函数仅保存模型的体系结构。这将不保存权重。要加载此已保存的模型，您将使用以下内容：

   json_string = model.to_json()
   
   from keras.models import model_from_json
   model = model_from_json(json_string)
   

3. model.save_weights('my_model_weights.h5')函数仅保存模型的权重。要将这些保存的权重加载到模型，您将使用以下内容：

   model.load_weights('my_model_weights.h5')