6_学習結果の保存_keras
差分
このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
両方とも前のリビジョン前のリビジョン次のリビジョン | 前のリビジョン次のリビジョン両方とも次のリビジョン | ||
6_学習結果の保存_keras [2017/11/06] – [(6)学習結果の保存(Keras)] adash333 | 6_学習結果の保存_keras [2017/11/09] – [1. 学習結果の保存] adash333 | ||
---|---|---|---|
行 24: | 行 24: | ||
+ | |||
+ | ===== 開発環境 ===== | ||
+ | Windows 8.1\\ | ||
+ | Anaconda \\ | ||
+ | Python 3.5\\ | ||
+ | Tensorflow 1.4\\ | ||
+ | Keras 2.0.9\\ | ||
+ | |||
+ | Keras2.0のインストール方法は[[windowsにkeras2.0をインストール]]をご覧下さい。 | ||
+ | |||
+ | このページは、[[(5)結果の出力(Keras)]]の続きであり、今回は、結果の出力を行っていきます。 | ||
+ | |||
+ | ===== 手順 ===== | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== 0. 前回終了時の画面 ==== | ||
+ | [[(5)結果の出力(Keras)]]終了時の、以下のような状態から始めます。 | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | ==== 1. 学習結果の保存 ==== | ||
+ | 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | #6 学習結果の保存(Keras) | ||
+ | ### save model and weights | ||
+ | json_string = model.to_json() | ||
+ | open(' | ||
+ | model.save_weights(' | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | 以下のような画面になります。 | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | Jupyter Notebook上では何も起こりませんが、 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | %ls | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | と入力して、Shift+Enterを押すと、以下のように表示されて、train_MNIST_MLP.ipynb(今、入力しているJupyter Notebookのファイル)と同じフォルダに、 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | " | ||
+ | " | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | の2つのファイルが作成されていることが分かります。 | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。 | ||
+ | |||
+ | <wrap hi> | ||
+ | 初めての方は、次は、</ | ||
+ | </ | ||
6_学習結果の保存_keras.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1