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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 モデルを読み込めない

tthk

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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。

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投稿2020/04/26 12:17

編集2020/04/27 00:51

前提・実現したいこと

kerasで学習したモデルを保存し,予測に使うためにモデルを読み込もうとするとエラーが出てしまいます.

発生している問題・エラーメッセージ

Invalid initialization: my_init

該当のソースコード

python

1# 一部記載 2from keras import initializations 3from keras.models import Sequential 4from keras.models import load_model 5 6def my_init(shape, name=None): 7 return initializations.normal(shape, scale=0.1, name=name) 8 9# 学習 10def learn(): 11 #前処理は省略 12 model = Sequential() 13 model.add(Convolution2D(32, 3, 3, init=my_init, input_shape=input_shape)) 14 ## 15 #中略 16 ## 17 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta', metrics=['accuracy']) 18 19 hist = model.fit_generator(datagen.flow(X_train, Y_train, batch_size=16), samples_per_epoch=X_train.shape[0], 20 nb_epoch=10, validation_data=(X_test, Y_test)) 21 22 model.save("model.h5") 23 24def test(): 25 model = load_model("model.h5") 26 27 28

セルで実行

>>> learn() >>> test() # ここで上記のエラーが出ます

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

こちらのサイトのコードを参考にしています.
https://qiita.com/neet-AI/items/2b3d7f743e4d6c6d8e10

実行はGoogle Colabで行っていますが,バージョンは上記のコードに合わせて以下のように.変更しています.
python:3.6.9
keras:1.1.0
theano:0.8.2
scikit-learn:0.18.0
scipy:1.2.0

古いバージョンで申し訳ございませんが,よろしくお願いいたします.

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kerasを2.0.0にバージョンアップし,

python

1model.add(Convolution2D(32, 3, 3, init=my_init, input_shape=input_shape))

python

1model.add(Conv2D(32, (3, 3), kernel_initializer=initializers.VarianceScaling(scale=0.1), input_shape=input_shape)) 2

に変更したらできました.

投稿2020/04/27 03:01

tthk

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