Kerasにおける重み／モデルの保存、読み込みについてご紹介します。
目次
条件
- Python 3.7.0
- Keras 2.1.2
Kerasにおける保存／読み込み
Kerasでは、混同しやすい保存／読み込みメソッドが存在します。
ちぐはぐな使い方をすると、読み込みの際に以下のようなエラーが出力され失敗します。
- 重みを保存（model.save_weights()）して、モデルを読み込む（models.load_model）。
ValueError: No model found in config file
重みの保存／読み込み
- 重みの保存には、「model.save_weights()」を使用します。
- 重みの読み込みには、「model.load_weights()」を使用します。
model.save_weights(filepath): モデルの重みをHDF5形式のファイルに保存します。
model.load_weights(filepath, by_name=False): (save_weightsによって作られた) モデルの重みをHDF5形式のファイルから読み込みます。デフォルトでは、アーキテクチャは不変であることが望まれます。（いくつかのレイヤーが共通した）異なるアーキテクチャに重みを読み込む場合、by_name=Trueを使うことで、同名のレイヤーにのみ読み込み可能です。
出典：Keras Documentation
モデルの保存／読み込み
- モデルの保存には、「model.save()」を使用します。
- モデルの読み込みには、「model.load_model()」を使用します。
model.save(filepath)：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keras.models.load_model(filepath)：モデルを再インスタンス化できます。 load_modelは、学習時の設定を利用して、モデルのコンパイルも行います（ただし、最初にモデルを定義した際に、一度もコンパイルされなかった場合を除く）。
出典：Keras Documentation
参考
Keras Documentation：モデルについて
https://keras.io/ja/models/about-keras-models/
Keras Documentation：Keras modelを保存するには？
https://keras.io/ja/getting-started/faq/