scikit-learn MLPRegressorで学習した重み、バイアスの出力

Question

ニューラルネットの勉強をPyhtonでしています。
scikit-learnのMLPRegressorで、うまくモデルの学習、作成、保存、そして予測ができるようになりました。
そこで、学習したモデルの重み、バイアスを見てみたいと思っています。

学習モデルのファイル保存は、以下の通りとしています。

joblib.dump(predictor, 'NNmodel_yymmddnn' ,compress=True)

上記のコードで保存したファイルを開くとバイナリ形式になっていて中身がわかりません。

テキスト形式で読めるようにモデルの重み、バイアスを保存するにはどうしたらよいでしょうか？

WEBで調べて見て、以下のページがあり、まさにこのページのようなことをやりたいのですが、肝心な重みとバイアスの出力方法がわからず。

scikit-learnのMLPClassifierで得た重みとバイアスを使って、自分でニューラルネットワークを構築した時にどハマりした事

わかる方がおりましたら、教えていただけると幸いです。

Answer 1

【NumPy入門 np.save】配列をファイルに保存するnp.saveを使いこなす
に、重みとバイアスをまとめてnp.save()でファイル保存する例があります

それを参考に、重みとバイアスを分けてテキストファイルに保存したらいいと思います
numpy配列をCSV出力する

Comments

[shirakoponzu000]

ありがとうございました。まさにこれでした。テキスト出力できました。
CSV形式がうまくいかず、検討したいと思います。