无法使用 keras 保存训练有素的神经网络答案

【问题标题】：Can't save trained Neural Network using keras无法使用 keras 保存训练有素的神经网络
【发布时间】：2017-06-22 15:19:22
【问题描述】：

我无法以 h5py 格式保存我训练的神经网络。它显示以下错误：

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-64-0185b568b480> in <module>()
      1 from keras.models import load_model
----> 2 model.save("MNISTclassifier.h5")

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/engine/topology.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
   2470         """
   2471         from ..models import save_model
-> 2472         save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
   2473 
   2474     def save_weights(self, filepath, overwrite=True):

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/models.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer)
     53 
     54     if h5py is None:
---> 55         raise ImportError('`save_model` requires h5py.')
     56 
     57     def get_json_type(obj):

ImportError: `save_model` requires h5py.

即使我已经使用 pip 安装了 h5py 并导入了它。源代码在这里： https://github.com/tanmay-edgelord/HandwrittenDigitRecognition/blob/master/MNIST%20.ipynb

【问题讨论】：

建议的修复here 会解决您的问题吗？
重启电脑解决了我的问题。我什至没有更改我的代码。就像我什至没有添加评论一样。

标签： python-3.x keras h5py

【解决方案1】：

您可以使用model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含：

模型的架构，允许重新创建模型
模型的权重
训练配置（损失、优化器）
优化器的状态，允许在您停止的地方恢复训练。

然后您可以使用keras.models.load_model(filepath) 重新实例化您的模型。 load_model 还将负责使用保存的训练配置编译模型（除非模型一开始就从未编译过）。

例子：

from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'

【讨论】：