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?)
python
1from PIL import * 2import numpy as np 3import glob 4 5#画像の読み込んでテータとラベルに追加する 6#data = [] 7#target = [] 8image_list = [] #画像を入れるリストを空で作成 9label_list = [] #ラベル情報を入れるリストを空で作成 10 11def glob_images(dir, label, size): 12 files = glob.glob(dir + "/*.jpg") 13 for f in files: 14 img = Image.open(f) #画像を開く 15 img = img.convert("RGB") #念のためRGB画質に変換 16 img.thumbnail((size, size), Image.LANCZOS) #サイズを変換方法を指定してリサイズ 17 ary = np.array(img).reshape(-1,) #1次の配列にする 18 #data.append(ary) 19 #target.append(label) 20 image_list.append(ary) #データに追加 21 label_list.append(label) #ラベルに追加 22#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 23glob_images("./ocean", label=0, size=16) 24glob_images("./ice", label=1, size=16) 25glob_images("./fire", label=2, size=16)
python
1#学習用とテスト用に分割 2from sklearn.model_selection import train_test_split as split 3x_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 4 5 6#データを学習 7from sklearn import svm 8clf = svm.LinearSVC() 9clf.fit(x_train, y_train) 10 11#モデルを評価 12pred = clf.predict(x_test) 13result = list(pred == y_test).count(True)/len(y_test) 14print("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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