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機械学習:学習結果の保存の仕方(model と weights の保存?)

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pumpavo

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Jupyter Notebook上でKerasで機械学習をやっているのですが学習結果の保存の仕方を教えてください。(model と weights の保存?)

from PIL import *
import numpy as np
import glob

#画像の読み込んでテータとラベルに追加する
#data = [] 
#target = [] 
image_list = [] #画像を入れるリストを空で作成
label_list = [] #ラベル情報を入れるリストを空で作成

def glob_images(dir, label, size):
    files = glob.glob(dir + "/*.jpg")
    for f in files:
        img = Image.open(f) #画像を開く
        img = img.convert("RGB") #念のためRGB画質に変換
        img.thumbnail((size, size), Image.LANCZOS) #サイズを変換方法を指定してリサイズ
        ary = np.array(img).reshape(-1,) #1次の配列にする
        #data.append(ary)
        #target.append(label)
        image_list.append(ary) #データに追加
        label_list.append(label) #ラベルに追加
#画像ディレクトリとラベル、画像サイズを指定してデータを追加
glob_images("./ocean", label=0, size=16)
glob_images("./ice", label=1, size=16)
glob_images("./fire", label=2, size=16)
#学習用とテスト用に分割
from sklearn.model_selection import train_test_split as split
x_train, x_test, y_train, y_test = split(image_list, label_list) #標準で学習データを0.75、テストデータ0.25に設定


#データを学習
from sklearn import svm
clf = svm.LinearSVC()
clf.fit(x_train, y_train)

#モデルを評価
pred = clf.predict(x_test)
result = list(pred == y_test).count(True)/len(y_test)
print("正解率=" + str(result))

下記のサイトなどを見てみたのですが、python、機械学習が初学者なので自分の場合にはどのように書けばいいのか分かりませんでした。ご教授いだだけると幸いです。

[学習結果の保存(Keras)](http://twosquirrel.mints.ne.jp/dokuwiki/doku.php/6_%E5%AD%A6%E7%BF%92%E7%B5%90%E6%9E%9C%E3%81%AE%E4%BF%9D%E5%AD%98_keras)

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    2018/06/04 11:57 編集

    このコードはなんですか? あなたが動かしているコードですか? Kerasが出てきてないので、質問文かコードかどちらかが間違いではないでしょうか。修正するべきかと思います

    キャンセル

  • Takuya_Ando

    2018/06/04 11:58

    Kerasで と書かれていますが、Kerasに関係しているソース(modelの設定など)が見当たりませんので追記していただけますか?

    キャンセル

  • pumpavo

    2018/06/04 12:03

    すみません、Kerasは使ってなかったです。他のチュートリアルと混ざって誤認していました。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

Python scikit-learnで機械学習モデルを保存&ロードする

↑の記事が参考になりそうです。

具体的には下記のようなソースでいかがでしょう?

# pickleで保存するのでインポートする
import pickle

#学習用とテスト用に分割
from sklearn.model_selection import train_test_split as split
x_train, x_test, y_train, y_test = split(image_list, label_list) #標準で学習データを0.75、テストデータ0.25に設定

#データを学習
from sklearn import svm
clf = svm.LinearSVC()
clf.fit(x_train, y_train)

# モデルを保存する
filename = 'finalized_model.sav'
pickle.dump(clf, open(filename, 'wb'))

#モデルを評価
pred = clf.predict(x_test)
result = list(pred == y_test).count(True)/len(y_test)
print("正解率=" + str(result))

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