yaml_string = model.to_json() with open('cat_dog_faces.yaml', 'w') as outfile: outfile.write(yaml_string) model.save_weights('cat_dog_faces.h5')
时间: 2023-11-22 16:51:43 浏览: 51
这段代码是将Keras模型的结构保存为YAML格式,并将模型的权重保存为HDF5格式。可以通过以下代码加载模型:
```
from keras.models import model_from_yaml
with open('cat_dog_faces.yaml', 'r') as yaml_file:
loaded_model_yaml = yaml_file.read()
loaded_model = model_from_yaml(loaded_model_yaml)
loaded_model.load_weights("cat_dog_faces.h5")
```
这样就可以恢复之前训练好的模型,并可以继续使用。
相关问题
yaml_dict = yaml.load(f) TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader'
这个错误是因为在使用`yaml.load()`函数时,缺少了一个必需的参数`Loader`。要解决这个问题,你需要从`yaml`模块中导入`FullLoader`类,并将其作为`Loader`参数传递给`yaml.load()`函数。以下是一个示例:
```python
import yaml
from yaml import FullLoader
with open("your_yaml_file.yaml", "r") as f:
yaml_dict = yaml.load(f, Loader=FullLoader)
```
这段代码首先导入了`yaml`模块和`FullLoader`类,然后使用`with`语句打开一个YAML文件。接着,将`FullLoader`类作为`Loader`参数传递给`yaml.load()`函数,从而解决了`TypeError`问题。
def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print 'Defining a Simple Keras Model...' model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3 model.add(Activation('softmax')) print 'Compiling the Model...' model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print "Train..." # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print "Evaluate..." score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print 'Test score:', score
这段代码是一个基于 LSTM 的情感分析模型的训练函数。该函数定义了一个简单的 Keras 模型,其中包含一个 Embedding 层、一个 LSTM 层和一个全连接层。Embedding 层用于将输入的文本序列转换为固定长度的向量表示;LSTM 层用于学习文本序列中的长期依赖关系,并将其转换为一个固定长度的向量表示;全连接层用于将 LSTM 层的输出映射到情感类别上。
在训练模型之前,需要将输入数据和标签转换为适合模型训练的形式。训练过程中使用的损失函数为 categorical_crossentropy,优化器为 adam,评估指标为准确率。训练完成后,将模型的结构保存为 yaml 文件,将模型的权重保存为 h5 文件。最后,输出模型在测试集上的得分。
需要注意的是,该函数中的一些变量需要事先定义,比如输入数据的维度、Embedding 层的输出维度、LSTM 层的输出维度、训练批次大小等。
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