Keras Modell nicht sparend

Question

Wenn ich mein Modell in Keras speichern über model.save(filepath) die Datei gespeichert wird, und es gibt keine Fehler, obwohl, wenn ich die Datei öffnen, das ist, was ich bekommen:

Ich habe online gesucht und niemand scheint dieses Problem zu haben. Auch meine Konsole hat keine Details. Irgendwelche Ideen?

Answer 1

Um ein Modell Verwendung dieses

from keras.models import load_model 
model = load_model(filepath) 

Sie zu laden mehr Dokumentation here

Answer 2

speichern Modell

# serialize model to JSON 
model_json = model.to_json() 
with open("model.json", "w") as json_file:    
    json_file.write(model_json) 

# serialize weights to HDF5 
model.save_weights("model.h5") 
print("Saved model to disk") 

laden Modell

from keras.models import load_model 
model.load_weights("model.h5") 

Answer 3

Hier finden ist ein YouTube-Video, das genau erklärt, was Sie tun möchten: Save and load a Keras model

Es gibt drei verschiedene Speichermethoden, die Keras zur Verfügung stellt. Diese sind im obigen Video-Link (mit Beispielen) sowie unten beschrieben.

Der Grund, warum Sie den Fehler erhalten, ist, dass die HDF5-Datei nicht mit einem Texteditor lesbar ist.

Sie haben die korrekte model.save(filepath)-Funktion verwendet. Diese Speicherfunktion speichert:

• Die Architektur des Modells, so dass das Modell neu erstellt werden kann.
• Die Gewichte des Modells.
• Die Trainingskonfiguration (Verlust, Optimierer).
• Der Status des Optimierers, mit dem das Training genau dort fortgesetzt werden kann, wo Sie aufgehört haben.

dieses gespeicherte Modell laden, können Sie die folgende verwenden würden:

from keras.models import load_model 
    new_model = load_model(filepath) 

Wenn Sie einfach model.to_json() verwendet, würden Sie nur die Architektur des Modells werden zu speichern. Wenn Sie model.save_weights() verwenden, würden Sie außerdem nur die Gewichtungen des Modells speichern. Mit diesen beiden alternativen Speichertechniken würden Sie weder die Trainingskonfiguration (Verlust, Optimierer) speichern, noch würden Sie den Status des Optimierers speichern.