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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

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におけるモデル保存

kaitokimura

総合スコア59

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

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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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投稿2017/07/10 10:15

現在犬猫の画像分類を行なっているのですが一回一回コンパイルして數十分数時間待つのは効率が悪いですよね?
そのため画像分類の精度などを図る際に時間短縮するための効率化できると思うのですがモデルを保存するということは一つ効率化になりますか?
ここからは勝手に効率化されるとして書きますが
kerasmodelを保存するには?の項目でKerasのモデルを保存するのに,pickleやcPickleを使うことは推奨されませんと書いてあります。僕が読んだ教科書はpickleで行なっていたのですがkerasでは専用の関数が用意されているようです。
Kerasに関するよくある質問
公式サイトによると

model.save(filepath)を使うことで,単一のHDF5ファイルにKerasのモデルを保存できます.この
HDF5ファイルは以下を含みます.

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.これにより,学習を終えた時点から正確に学習を再開できます

モデルのアーキテクチャ(weightパラメータや学習時の設定は含まない)のみを保存する場合は,以> 下のように行ってください:

save as JSON

json_string = model.to_json()

save as YAML

yaml_string = model.to_yaml()
生成されたJSON / YAMLファイルは,人が読むことができ,必要に応じて編集可能です.
モデルの重み を保存する必要がある場合,以下のコードのようにHDF5を利用できます.

注: 予め,HDF5とPythonライブラリの h5pyがインストールされている必要があります(Kerasには>
同梱されていません).

model.save_weights('my_model_weights.h5')

となっていますが使い分けがよくわかりません。
ここで質問があります。まずはモデルを保存する意味、利点とそれぞれの利点、使い分け方法を教えてください。

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一回一回コンパイルして

Pythonはスクリプト言語なので、コンパイルはそもそもしていません。

モデルを保存することで時間短縮になるか?

重みも一緒に保存するなら、学習のステップをスキップできるので速くなります。

どの方法を用いればよいか?

一番上のmodel.saveで充分かと思います。

投稿2017/07/10 10:56

LouiS0616

総合スコア35658

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kaitokimura

2017/07/10 11:18

重みを保存したとしてネットワークのハイパーパラメータをいじる、層の構成を変えるなどした時はどうなりますか?1から学習させるよりも処理が早くなるのでしょうか??
LouiS0616

2017/07/10 11:38

既にある重みを利用して学習を行うことはあります。 学習率を途中で変動させるのは常套手段ですし、あんまり聞かないですが損失関数を変更することもあるかもしれません。 また、ネットワークの構成を変える場合も、入力側の共通している部分を転用することもあるでしょう。 この場合、収束は確かに速くなります。
LouiS0616

2017/07/10 11:42

ただ、kaitoさんの事前の質問でMasashiKimuraさんが言及しているように、より精度を上げたいなら、より深い学習済みモデルを特徴抽出に利用するのが近道です。 学習目的でいろいろな構成を試してみたいのなら、面倒でも毎回30分くらいは待ってもいいんじゃないかと思います。 直前の学習結果に引っ張られて、精度の伸びが学習手法の変更によるものか確信できないためです。
kaitokimura

2017/07/10 12:33

かしこまりました。 毎回ご丁寧にわかりやすい回答をしてくださりありがとうございます。
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