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[python]ディープラーニングで、学習モデル・重みデータを保存したい

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nariho

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 [python]ディープラーニングで、学習モデル・重みデータを保存したい

私は高専の機械科に所属している学生で、卒業研究でpythonを使用しているのですが、数ヶ月あたりに始めたのでよくわかりません。
研究内容は「ディープラーニングを用いて加工形状を分類する」というもので、既にExtraTreesClassifierという学習手法を使って学習は出来ているのですが、学習モデルと重みデータを保存しようとするとエラーが出てしまいます。

エラーメッセージ

run trial_senban_ETC2.py ./data/learn900 ./data/test100
0.9
Traceback (most recent call last):

  File "C:\Users\kousaku25\Desktop\narita\senban\trial_senban_ETC2.py", line 113, in <module>
        model.save('senban_model.pkl')

AttributeError: 'ExtraTreesClassifier' object has no attribute 'save'

 該当のソースコード

import os
import glob
import sys
import keras
import numpy as np
from skimage import io
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.optimizers import RMSprop

IMAGE_SIZE1 = 84
IMAGE_SIZE2 = 124
COLOR_BYTE = 3
CATEGORY_NUM = 6
nb_classes = 2

def load_senbanimage(path):

    files = glob.glob(os.path.join(path, '*/*.bmp'))

    images = np.ndarray((len(files), IMAGE_SIZE1, IMAGE_SIZE2,
                            COLOR_BYTE), dtype = np.uint8)
    labels = np.ndarray(len(files), dtype=np.int)


    for idx, file in enumerate(files):

        image = io.imread(file)
        images[idx] = image

        label = os.path.split(os.path.dirname(file))[-1]
        labels[idx] = int(label)

    flat_data = images.reshape((-1, IMAGE_SIZE1 * IMAGE_SIZE2 * COLOR_BYTE))
    images = flat_data.view()
    return datasets.base.Bunch(data=flat_data,
                 target=labels.astype(np.int),
                 target_names=np.arange(CATEGORY_NUM),
                 images=images,
                 DESCR=None)

    labels = keras.utils.np_utils.to_categorical(labels, nb_classes)
    in_size = IMAGE_SIZE1 * IMAGE_SIZE2


    model = Sequential()
    model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(in_size)))
    model.add(Activation=('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Convolution2D(32, 3, 3))
    model.add(Activation=('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Convolution2D(64, 3, 3,))
    model.add(Activation=('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(2))
    model.add(Activation=('relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(1))
    model.add(Activation=('sigmoid'))


    model.compile(
            loss='binary_crossentropy',
            optimizer=RMSprop(),
            metrics=['accuracy'])

if __name__ == '__main__':
    argvs  = sys.argv
    train_path = argvs[1]
    test_path = argvs[2]


    train = load_senbanimage(train_path)

    model = ExtraTreesClassifier(n_estimators=20, random_state=42)
    model.fit(train.data, train.target)

    test = load_senbanimage(test_path)
    predicted = model.predict(test.data)

    print (accuracy_score(test.target, predicted))


    model.save('senban_model.pkl')
    model.save_weights('senban_weight.h5')

 補足

最適な学習手法が明確ではなかったためall_estimatorsメソッドを用いて最も正答率の高かったExtraTreesClassifierを採用しましたが、エラー文を見た感じそこに問題があるのでしょうか?

知識が浅く、参考書やネットで見たものをツギハギしたため、おかしい点があると思いますが、アドバイスいただけると幸いです。
よろしくお願いいたします。

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  • ktaro99

    2018/11/13 14:01

    コードブロックを使用すると見やすくなりますよ。「```」のあとに改行をしてコードを貼り付けて「```」で閉じることで使えます。「```」のあとに「Python」などそのコードに使用されている言語を記入した後に改行するとコードブロックに「Python」などのラベルがつきます。

    キャンセル

  • nariho

    2018/11/13 14:06

    ご指摘いただきありがとうございます。参考になりました。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

ExtraTreesClassifier 自体には save() メソッドはないようなので、
保存するときは get_params() でパラメータを取得して numpy.save() などで保存して、読み込むときは numpy.load() で読み込み、set_params() でパラメータを設定すればいいような気がします。
ExtraTreesClassifier は使ったことがないので、試してはいないですが。

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  • 2018/11/14 16:23

    こちらのほうがsklearn正規のやり方っぽいですね。
    https://yoshoku.hatenablog.com/entry/2017/03/16/003000

    キャンセル

  • 2018/11/14 16:50

    なるほど。確かに ExtraTreesClassifier オブジェクトをそのまま Pickle で保存すればよいですね。
    情報ありがとうございます。

    キャンセル

  • 2018/11/16 11:11

    wakameさんが送ってくださったURLの方法を試してみたのですが、
    重みも保存できているのでしょうか?

    キャンセル

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