keras如何保存训练的最好结果模型 / 张生荣

keras 如何保存最佳的训练模型

如果需要全部权重载入,直接使用权重载入方式 model.save_weights('./weigths.h5') model2.load_weights('./weigths.h5') 但是有时候你只 ...

最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用, 因此需要转换到tensorflow的二进制模型. 折腾一下午,终于找到一个合适的方法,废话不多说,直接上代码: # coding=utf-8 im ...

环境:python 3.6 +opencv3+Keras 训练集:MNIST 下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random. ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import matplotlib matplotlib.use('Agg') import os from keras.models import load_mod ...

使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_gro ...

训练好了model后,可以通过python调用caffe的模型,然后进行模型测试的输出. 本次测试主要依靠的模型是在caffe模型里面自带训练好的结构参数:~/caffe/models/bvlc_re ...

从tensorflow 训练后保存的模型中打印训变量:使用tf.train.NewCheckpointReader() import tensorflow as tf reader = tf.trai ...

前言如果你认为深度学习非常的吃GPU,或者说非常的耗时间,训练一个模型要非常久,但是你如果了解了迁移学习那你的模型可能只需要几分钟,而且准确率不比你自己训练的模型准确率低,本节我们将会介绍两种方法来 ...

使用Keras作前端写网络时,由于训练图像尺寸较大,需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作. 为此研究了一番Keras下已封装的API. Data Augmentation(数据扩充) ...

目录 Keras中构建RNN的重要函数 1.SimpleRNN 2.model.train_on_batch Keras中构建RNN的重要函数 1.SimpleRNN SimpleRNN用于在Kera ...

以前tensorflow有bug 在winodws下无法转,但现在好像没有问题了,代码如下将keras 下的mobilenet_v2转成了tflite from keras.backend impo ...

记录训练过程 history=model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_split=0.1) ...

目录学习前言 slim是什么 slim常用函数 1.slim = tf.contrib.slim 2.slim.create_global_step 3.slim.dataset.Dataset 4 ...

目录学习前言 Keras中保存与读取的重要函数 1.model.save 2.load_model 全部代码学习前言开始做项目的话,有些时候会用到别人训练好的模型,这个时候要学会load噢. K ...

保存模型保存模型仅仅是为了测试的时候,只需要 torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception ...