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Pythonと機械学習であそぼう(作成したCNN学習モデルを保存しておこう)

2020-06-05 - Pythonと機械学習, プログラミング - programming -

前回まで、深層学習の学習モデルを作成し、正解率はもう一歩な感じではありますが、作成した学習モデルがどういう風に特徴を捉え、分類しているのかを分析してみたいと思います。

ただ、毎回学習をやり直すのも時間がかかるので、学習させた学習モデルを保存しておいて、すぐに使えるようにしたいと思います。

HDF5ファイルに学習モデルを保存する

ここまで作成したモデルをHDF5という形式のファイルに保存することができます。HDFはHierarchical Data Formatの略だそうです。データを階層構造で保存することができます。

と謳っています。Numpy形式で読み出すことができ、機械学習のデータセット格納に適しています。

HDF5ファイルの公式サイトはこちら

Kerasでは、saveとload_modelというAPIで簡単に保存と読み出しが可能です。

save時、再学習しない場合は、include_optimizer=Faseとするとデータ量が少なくなりますが、今回は用途は明確ではなく、追加学習をする可能性もあるので、全保存しておきます。

これで、次回からはこのモデルを使って分析していきたいと思います。


モデルのアーキテクチャのみの保存はto_json、モデルの重みを保存する場合はsave_weightsというAPIがあります。

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