Kerasにおける重み／モデルの保存、読み込みについて

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。

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/

How to Save and Load Your Keras Deep Learning Model

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