在Keras中实现权重和模型结构的保存与加载

简介：
本教程详细介绍了如何使用Keras框架高效地保存与加载神经网络的权重及整体架构，涵盖常用方法与示例代码。 在Keras中保存与加载模型的权重及结构是实现模型持久化的重要步骤。这不仅允许你中断训练并在稍后继续进行，还支持跨不同计算设备之间转移已训练好的模型。 1. **保存模型结构**：有JSON和YAML两种格式可供选择来描述并存储Keras模型的架构。 - JSON方式：通过`model.to_json()`将模型转换为一个字符串形式。然后使用该字符串调用`model_from_json(json_string)`函数以重建整个网络结构。 - YAML方式：同样地，利用`model.to_yaml()`创建YAML格式的描述文本，并借助于`model_from_yaml(yaml_string)`恢复原始模型。 2. **保存及加载权重**： - HDF5文件：推荐使用Keras中的`model.save(my_model.h5)`命令将整个训练好的模型（包括结构和权重）存储至HDF5格式的文件。这种类型的文件不仅包含网络架构，还记录了训练配置等额外信息。 - 单独保存权重：如果你只想单独保存权重而不保留模型结构及其它设置，则首先需要完整地保存一次模型，之后通过`model.load_weights(weights.h5)`加载这些预设值。 3. **处理自定义组件**： 若你的网络中包含特定的定制化层或其他对象（如损失函数或优化器），在恢复时需明确指定它们。 - 采用`custom_objects`参数：当调用`load_model(my_model.h5)`加载模型的时候，传递一个字典作为`custom_objects`参数。例如对于名为AttentionLayer的自定义类来说，可以这样做： `model = load_model(my_model.h5, custom_objects={AttentionLayer: AttentionLayer})` - 使用`CustomObjectScope`: 通过在特定作用域内设置所有定制对象，并调用加载模型的方法来实现相同的目的。例如： `with CustomObjectScope({AttentionLayer: AttentionLayer}): model = load_model(my_model.h5)` 4. **更新的保存策略**： - 全部保存：采用`model.save()`命令可以一次性存储网络结构、权重和训练配置。 - 仅存架构：利用`to_json()`或`to_yaml()`方法来单独储存模型架构，之后通过对应的反序列化函数恢复。这将不会保留任何关于权重或者训练设置的信息。 以上便是Keras中保存与加载模型的常见操作方式。根据具体需求选择合适的方法可以确保你的网络在中断后能够顺利继续工作，并且为分布式训练提供支持。