Question

我已经训练了一个模型，并使用ModelCheckpoint保存了权重：

checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
    filepath = checkpoint_prefix,
    save_weights_only = True,
    save_freq = 'epoch')

在我的模型训练期间的夜间，电源关闭了一段时间，计算机也关闭了。现在，我打开了Jupyter笔记本，我想从一开始就不进行培训就加载模型。我应该怎么做而不重新编译而只使用检查点呢？我也有张量板回调：

tensorboard_callback = TensorBoard(
    log_dir = 'tensorboard_logs\\'+ model_name,
    histogram_freq = 5,
    write_graph = True,
    update_freq = 'epoch')

Answer 1

由于只保存了模型的权重，因此需要重建图形，然后在其上加载最后一个检查点权重。

因此，您必须重新创建模型并进行编译。
对于下一次，如果您要保存完整的模型，而不必每次加载时都再次编译，请将save_weights_only设置为False。
它允许您使用keras.models.load_model()加载模型并在之后直接拟合。

model = Sequential()
model.add() 
...
model.compile()

然后加载您的体重：

model.load_weights(checkpoint_prefix)

然后可以正常使用它：

model.fit( ... )

如何使用ModelCheckpoint回调加载我的Tensorflow模型？

1 个答案: