Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

主要介绍了keras 如何保存最佳的训练模型，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测，这个时候我们该怎么做呢？【我这里使用的就是一个图片分类网络】 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把 首先，我们已经又有了model模型，这个模型被保存为model.h5文件 然后我们需要在代码里面进行加载 model = load_model(“model.h5”) 假设我们自己已经写好了一个load_data函数【load_data最好是返回已经通过了把图片转成numpy的data，以及图片对应的label】 然后我们先加载我

如下所示： keras.callbacks.ModelCheckpoint(self.checkpoint_path, verbose=0, save_weights_only=True,mode=”max”,save_best_only=True), 默认是每一次poch,但是这样硬盘空间很快就会被耗光. 将save_best_only 设置为True使其只保存最好的模型,值得一提的是其记录的acc是来自于一个monitor_op,其默认为”val_loss”,其实现是取self.best