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。
- クロスプラットフォーム
- 高速な読み書きが可能
- サイズ制限がなく、ビッグデータを格納可能
- メタデータとデータをセットで格納可能
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。
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。
「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)」への1件のフィードバック
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