微調Keras模型

Question

我正在使用CNN進行面部表情識別。我使用Keras和Tensorflow作爲後端。我的模型保存爲h5格式。

我想重新訓練我的網絡，並使用VGG模型微調我的模型。

我該怎麼做keras？從這裏再次

from keras.models import model_from_json 
model = model_from_json(json_string) 
model.load_weights('model_weights.h5') 

開始訓練微調：

Answer 1

保存您的模型架構和重量：

json_string = model.to_json() 
model.save_weights('model_weights.h5') 

負載模型結構和權重。我希望這有幫助。

Answer 2

您可以使用Keras model.save(filepath)功能。

詳細的各種Keras保存和加載技術，在此YouTube視頻的例子討論：Save and load a Keras model

model.save(filepath)節省：

• 模型的體系結構，允許重新創建模型。
• 模型的權重。
• 培訓配置（損失，優化器）。
• 優化器的狀態，允許從停止的地方重新開始訓練。

要加載這個保存的模型，你可以使用下列內容：

from keras.models import load_model 
new_model = load_model(filepath) 

如果使用model.to_json()，你只會被保存模型的架構。此外，如果您使用model.save_weights()，則只會保存模型的權重。使用這兩種替代保存技術，您不會保存培訓配置（損失，優化器），也不會保存優化器的狀態。