无法使用keras保存经过训练的神经网络

Question

我无法保存我用h5py格式训练的神经网络。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

Answer 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：

1. 模型的体系结构，允许重新创建模型
2. 模型的权重
3. 训练配置（损失，优化器）
4. 优化器的状态，允许您从中断的位置恢复训练。

然后，您可以使用keras.models.load_model(filepath)重新验证您的模型。 load_model还将使用保存的训练配置来编译模型（除非模型从未编译过）。

例：

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