Save 保存 提取 - Theano | 莫烦Python
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Save 保存 提取

作者: Alice 编辑: 莫烦 2016-11-03

学习资料:

要点

今天学习如何保存神经网络,以方便日后可以直接提取使用。

保存的方式是我们可以先把神经网络的参数,比如说 weights 还有 bias 保存起来,再重新定义神经网络的结构,使用模型的时候需要把参数 set 到结构中去。

保存和提取的方法是利用 shared 变量的 get 功能,拿出变量值保存到文件中去, 下一次再定义 weights 和 bias 的时候,可以直接把保存好的值放到 shared variable 中去。

本文以 Classification 分类学习 那节的代码为例。

导入模块

在引入相关包时,需要用到 pickle, 这是 python 中用来储存文件的一个模块。

创建数据-建立模型-激活-训练

接下来的 创建数据-建立模型-激活模型-训练模型 都和分类那节课的内容是一样的。

今天重点放在保存和提取模型的部分:

保存模型

把所有的参数放入 save 文件夹中,命名文件为 model.pickle,以 wb 的形式打开并把参数写入进去。

定义 model=[] 用来保存 weightsbias,这里用的是 list 结构保存,也可以用字典结构保存,提取值时用 get_value() 命令。

再用 pickle.dumpmodel 保存在 file 中。

可以通过 print(model[0][:10]) 打印出保存的 weights 的前 10 个数,方便后面提取模型时检查是否保存成功。还可以打印 accuracy 看准确率是否一样。

执行上述代码后可以看到 save 文件夹中生成了一个 model.pickle 的文件。

提取模型

接下来提取模型时,提前把代码中 # Training# save model 两部分注释掉,即相当于只是通过 创建数据-建立模型-激活模型 构建好了新的模型结构,下面要通过调用存好的参数来进行预测。

rb 的形式读取 model.pickle 文件加载到 model 变量中去,

然后用 set_value 命令把 model 的第 0 位存进 w,第 1 位存进 b 中。

同样可以打印出 weights 的前 10 位和 accuracy,来对比之前的结果,可以发现结果完全一样。

以上就是保存和提取的过程。


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