在 Keras 中保存与训练运行相关的所有数据的好方法是什么？ [复制]

Question

我已经知道如何做一些事情了：

• 用model.summary() 总结一个模型。但这实际上并没有打印模型的所有内容，只是粗略的细节。

• 使用model.save() 保存模型并使用keras.models.load_model() 加载模型

• 使用model.get_weights()获取权重

• 从model.fit()获取训练历史

但这些似乎都没有给我一个包罗万象的解决方案来保存端到端的所有内容，以便我可以 100% 重现模型架构、训练设置和结果。

任何填补空白的帮助将不胜感激。

Answer 1

model.to_json() 可用于将模型配置转换为 json 格式并保存为 json。 您可以使用 keras.models 中的 model_from_json 从 json 重新创建模型

权重可以使用 model.save_weights 单独保存。 在检查模型时很有用。请注意，model.save 将这两个保存在一起。当您需要使用定义模型时使用的变量时，只保存权重并将它们加载回来很有用。在这种情况下，使用代码创建模型并执行 model.load_weights。