从Python文件中加载keras模型后，如何获取其历史记录？

Question

我已将keras模块另存为h5py文件，并正在从磁盘加载它。

在训练模型时，我使用：

from keras.models import Sequential

model = Sequential()
H = model.fit(....)

但是现在我不训练它，而是用

model = load_model()

我怎样才能H从model变量？不幸的是它没有history我可以调用的参数。是否因为“保存模型”功能不保存历史记录？

Answer 1

不幸的是，看来Keras尚未实现直接从加载的模型加载历史记录的可能性。相反，您必须预先设置它。这就是我使用它的方式CSVLogger（实际上很方便地将整个训练历史记录存储在一个单独的文件中。这样，您始终可以稍后再返回并绘制所需的任何历史记录，而不必依赖于变量，可以很容易地将其丢失存储在内存）：

首先，我们必须在开始培训之前设置记录器。

from keras.callbacks import CSVLogger

csv_logger = CSVLogger('training.log', separator=',', append=False)
model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[csv_logger])

现在，整个日志历史记录将存储在文件“ training.log”中（如果您遇到这种情况，可以通过调用来获得相同的信息H.history）。培训完成后，下一步将只是加载存储在此文件中的数据。你可以用熊猫来做到这一点read_csv：

import pandas as pd
log_data = pd.read_csv('training.log', sep=',', engine='python')

在heron中，您可以像从csv_logger中加载数据一样对待存储在csv_logger中的数据K.history。

Keras回调文档中的更多信息。