質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.50%
Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

解決済

1回答

13467閲覧

機械学習:学習結果の保存の仕方(model と weights の保存?)

pumpavo

総合スコア8

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

0クリップ

投稿2018/06/04 02:17

編集2018/06/04 03:05

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)

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

quickquip

2018/06/04 02:59 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
Takuya_Ando

2018/06/04 02:58

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?
pumpavo

2018/06/04 03:03

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。
guest

回答1

0

ベストアンサー

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?

python

1# pickleで保存するのでインポートする 2import pickle 3 4#学習用とテスト用に分割 5from sklearn.model_selection import train_test_split as split 6x_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 7 8#データを学習 9from sklearn import svm 10clf = svm.LinearSVC() 11clf.fit(x_train, y_train) 12 13# モデルを保存する 14filename = 'finalized_model.sav' 15pickle.dump(clf, open(filename, 'wb')) 16 17#モデルを評価 18pred = clf.predict(x_test) 19result = list(pred == y_test).count(True)/len(y_test) 20print("正解率=" + str(result)) 21

投稿2018/06/04 03:21

Takuya_Ando

総合スコア63

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.50%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問