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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。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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。

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keras モデルのロードについて

---stax---

総合スコア148

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投稿2019/03/05 00:45

かなり初歩的な質問で申し訳ありません。
使用しているフレームワークはkerasでJupyter Notebookを用いて実行しています。

kerasを使って以下のように学習させたモデルをmodel.save()を使って保存しました

python

1history = model.fit_generator(train_generator, 2 steps_per_epoch = 5, 3 epochs = 30, 4 validation_data = validation_generator, 5 validation_steps = 5) 6 7model.save(r'C:\Users\python file\model\test.h5')

カーネルをリスタートした際など再度学習させるのは時間がかかるのでload_model()を使ってモデルを読み出して各エポックの結果などをプロットさせるために以下のように記述するとエラーとなります

python

1from keras.models import load_model 2import matplotlib.pyplot as plt 3 4history = load_model(r'C:\Users\python file\model\test.h5') 5 6acc = history.history['acc'] 7val_acc = history.history['val_acc'] 8loss = history.history['loss'] 9val_loss = history.history['val_loss'] 10 11epochs = range(1, len(acc) + 1) 12 13#正解率をプロット 14plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc') 15plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc') 16plt.title('Training and Validation accuracy') 17 18plt.figure() 19 20#損失値をプロット 21plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') 22plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') 23plt.title('Training and Validation loss') 24plt.legend() 25 26plt.show()

python

1AttributeError Traceback (most recent call last) 2<ipython-input-13-dc5ee5b8cda1> in <module>() 3 2 from keras.models import load_model 4 3 5----> 4 acc = history.history['acc'] 6 5 val_acc = history.history['val_acc'] 7 6 loss = history.history['loss'] 8 9AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'history' 10

自分なりにエラー内容などを調べてみたのですが何が原因か分からず悩んでいます。
load_modelの使い方や認識が誤っているでしょうか?
以下のように記述するとSequential objectとしては認識していると思うのですがどこに問題がありますでしょうか?
初歩的な質問で申し訳ありませんがアドバイス宜しくお願い致します。

python

1print(history) 2 3<keras.engine.sequential.Sequential object at 0x0000000005723F60>

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ベストアンサー

公式ドキュメントに,model.save()によって保存されるのは

  • 再構築可能なモデルの構造
  • モデルの重み
  • 学習時の設定 (loss,optimizer)
  • optimizerの状態

と記述されておりますので、学習過程のHistoryオブジェクトは保存されないかと思います。

ですので、

  • 学習後にmodel.fit_generator() の戻り値の Histroyオブジェクトを pickleなどを使って保存する
  • 学習時に callbacksに keras.callbacks.CSVLogger を設定して、ログを記録する

あたりで対応するとよいのではないでしょうか

投稿2019/03/05 01:47

magichan

総合スコア15898

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---stax---

2019/03/05 07:53

回答ありがとうございます。 historyオブジェクトは保存されていないのですね。 自分でもドキュメントを読むようにしているのですが全然理解できていませんでした・・・ アドバイス頂いたような手法で対応してみます。 ありがとうございます。
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