PythonのKerasを用いたオートエンコーダでの特徴量抽出後のパラメータの保存

Question

kerasのオートエンコーダを用いて特徴量抽出を行いたいと考えています。

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.datasets import mnist
import numpy as np

encoding_dim = 32
input_img = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded)

autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')

(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))

autoencoder.fit(x_train, x_train,
                nb_epoch=50,
                batch_size=256,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test, x_test))

以上のようなコードで、32次元に圧縮した時の特徴量を抽出し、次回からもう一度時間をかけて学習しパラメータを獲得しないといけないのでしょうか。
学習を省き、時間をかけずに一度獲得したパラメータを使い特徴量を抽出できるのでしょうか。

よろしくお願いいたします。

Answer 1

その手のオブジェクトは通常、永続化の手段が用意されているので、調べてみると以下のようなものが出てきました。一度お試しください。

https://keras.io/ja/models/about-keras-models/