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Functional模型

导入functional模型

导入Keras函数模型入门

假设你使用Keras的函数API开始定义一个简单的MLP：

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input

inputs = Input(shape=(100,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

在Keras，有几种保存模型的方法。你可以将整个模型（模型定义、权重和训练配置）存储为HDF5文件，仅存储模型配置（作为JSON或YAML文件）或仅存储权重（作为HDF5文件）。以下是你如何做每一件事：

model.save('full_model.h5')  # save everything in HDF5 format

model_json = model.to_json()  # save just the config. replace with "to_yaml" for YAML serialization
with open("model_config.json", "w") as f:
    f.write(model_json)

model.save_weights('model_weights.h5') # save just the weights.

如果你决定保存完整的模型，那么你将能够访问模型的训练配置，否则你将不访问。因此，如果你想在导入之后在DL4J中进一步训练模型，请记住这一点，并使用model.save(...)来持久化你的模型。

载加你的Keras模型

让我们从推荐的方法开始，将完整模型加载回DL4J（我们假设它在类路径上）：

String fullModel = new ClassPathResource("full_model.h5").getFile().getPath();
ComputationGraph model = KerasModelImport.importKerasModelAndWeights(fullModel);

万一你没有编译你的Keras模型，它就不会有一个训练配置。在这种情况下，你需要显式地告诉模型导入忽略训练配置，方法是将enforceTrainingConfig标志设置为false，如下所示：

ComputationGraph model = KerasModelImport.importKerasModelAndWeights(fullModel, false);

若要仅从JSON加载模型配置，请按如下使用KerasModelImport

String modelJson = new ClassPathResource("model_config.json").getFile().getPath();
ComputationGraphConfiguration modelConfig = KerasModelImport.importKerasModelConfiguration(modelJson)

如果另外你还想加载模型权重与配置，那么以下是你要做的：

String modelWeights = new ClassPathResource("model_weights.h5").getFile().getPath();
MultiLayerNetwork network = KerasModelImport.importKerasModelAndWeights(modelJson, modelWeights)

在后面两种情况下，将不读取训练配置。

KerasModel

[源码]

从Keras（函数API）模型或序列模型配置构建计算图。

KerasModel

public KerasModel(KerasModelBuilder modelBuilder)
            throws UnsupportedKerasConfigurationException, IOException, InvalidKerasConfigurationException

（建议）（函数API）模型的构建器模式构造器。

  • 参数 modelBuilder 构建器对象

  • 抛出 IOException IO 异常

  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的 Keras 配置

getComputationGraphConfiguration

public ComputationGraphConfiguration getComputationGraphConfiguration()
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException

（不推荐）来自模型配置（JSON或YAML）、训练配置（JSON）、权重和“训练模式”布尔指示符的（函数 API）模型的构造器。当内置在训练模式时，某些不支持的配置（例如，未知的正则化器）将抛出异常。当强制TrainingConfig= false时，这些将生成警告，但将被忽略。

  • 参数 modelJson 模型配置JSON 字符串

  • 参数 modelYaml 模型配置 YAML 字符串

  • 参数 enforceTrainingConfig 是否实施训练相关配置

  • 抛出 IOException IO 异常

  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的 Keras 配置

getComputationGraph

public ComputationGraph getComputationGraph()
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException

从这个Keras模型配置构建计算图并导入权重。

  • 返回 ComputationGraph

getComputationGraph

public ComputationGraph getComputationGraph(boolean importWeights)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException

从这个Keras模型配置构建计算图并（可选的）导入权重。

  • 参数 importWeights 是否导入权重

  • 返回 ComputationGraph

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