【Python/Keras】学習結果(モデル・重み)の保存・読み込み

Pythonの機械学習モジュール「Keras」で学習結果(モデル・重み)を保存し、読み込む方法をソースコード付きでまとめました。

【Keras】学習結果の保存・読み込み

前回は、Python3 + KerasでXOR演算を簡単なニューラルネットモデルで学習しました。

【Python/Keras】ニューラルネットで論理演算(XOR)の学習
Pythonの機械学習モジュール「Keras」でニューラルネットワークを実装し、AND・XOR演算を学習する方法をソースコード付きでまとめました。

今回は、その学習結果(モデル・重み)の保存・読み込みを行ってみました。

書式

モデル構造はJSON形式、学習済みの重み(パラメータ)はhdf5形式で保存されます。

# モデルの保存
open('model.json',"w").write(model.to_json())

# 学習済みの重みを保存
model.save_weights('weight.hdf5')

# モデルの読み込み
model_from_json(open('model.json',"w").read(model.to_json()))

# 重みの読み込み
model.load_weights('weight.hdf5')

サンプルコード

サンプルプログラムのソースコードです。


【Keras入門】ディープラーニングの使い方/サンプル集
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