サルでもわかる機械学習

Keras2でMNIST目次

Kerasプログラミングの全体図

1. (1)Kerasを使用するためのimport文
2. (2)データ準備(Keras)
3. (3)モデル設定(Keras)
4. (4)モデル学習(Keras)
5. (5)結果の出力(Keras)
6. (6)学習結果の保存(Keras)　⇐ いまココ
7. (7)推測(Keras)

最初に以下をコピペするだけです。

#6 学習結果の保存(Keras)
### save model and weights
json_string = model.to_json()
open('apple_orange_model.json', 'w').write(json_string)
model.save_weights('apple_orange_weights.h5')

そのままです。学習モデルをjson形式で保存し、そのモデルに対応した学習結果のパラメータをh5形式で保存します。

次のpredict.pyで、新しい画像の予測（分類）を行う際に、このモデルとパラメータを読み込む予定です。

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次 (7)推測(Keras)

前 (5)結果の出力(Keras)

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Kerasプログラミングの全体図

1. (1)Kerasを使用するためのimport文
2. (2)データ準備(Keras)
3. (3)モデル設定(Keras)
4. (4)モデル学習(Keras)
5. (5)結果の出力(Keras)
6. (6)学習結果の保存(Keras)
7. (7)推測(Keras)