資訊專欄INFORMATION COLUMN
上次筆者給大家介紹了如何訓練主機健康度數(shù)據(jù)并如何介紹了如何優(yōu)化主機健康度的LSTM模型。本次分享給大家介紹如何在訓練完成之后對模型的保存及調用相關問題。
本次介紹主要包括：
如何將模型權重和模型體系結構保存在多帶帶的文件中
如何調用調用模型，并產(chǎn)生實時預測數(shù)據(jù)
Keras是用于深度學習的簡單而強大的Python庫。鑒于深度學習模型需要花費數(shù)小時，數(shù)天甚至數(shù)周的訓練時間，因此了解如何從磁盤保存和加載它們非常重要。在本文中，您將發(fā)現(xiàn)如何將Keras模型保存到文件中并再次加載它們以進行預測。
接下來我們來保存模型權重數(shù)據(jù)為H5形式的格式內容。
環(huán)境安裝
首先，確認您已安裝最新版本的Keras。注意：保存模型需要安裝h5py庫。您可以按照以下步驟輕松安裝它：
Sudopip install h5py
保存模型權重和架構
Keras保存模型及訓練數(shù)據(jù)十分簡單，是用模型權重和模型體系結構一起保存到單個H5文件中。
以這種方式保存模型包括我們需要了解的有關模型的所有信息，包括：
模型權重。
模型架構。
模型編譯詳細信息（損失和指標）。
模型優(yōu)化器狀態(tài)。
這意味著我們可以直接加載和使用模型，而不必像訓練數(shù)據(jù)時那樣重新去編譯它。（注意：這是保存和加載Keras模型的首選方法）
您可以通過在模型上調用save（）函數(shù)并指定文件名來保存模型。下面的示例只關于構建模型部分代碼，完整訓練需要查看上次訓練數(shù)據(jù)分享文章，評估模型并將其保存到文件model.h5來演示這一點。
訓練完成之后，在訓練腳本當前路徑下既會出現(xiàn)當前模型保存的h5格式模型文件。
在模型訓練完成并保存成功之后，我們即可對該模型的文件進行調用，并預測出新的數(shù)據(jù)結果。
首先，我們根據(jù)訓練模型，根據(jù)訓練數(shù)據(jù)的模型，封裝好調用數(shù)據(jù)進行調用，并對實時數(shù)據(jù)用歸一化處理數(shù)據(jù)。處理完成之后對實時數(shù)據(jù)進行歸一化處理。然后打印出預測結果。
我們隨機提取訓練數(shù)據(jù)中的某連續(xù)三個小時數(shù)據(jù)進行測試后發(fā)現(xiàn)，預測結果與實際數(shù)據(jù)相差比較大。后面通過debug后發(fā)現(xiàn)預測數(shù)據(jù)在進行數(shù)據(jù)歸一化處理是，數(shù)據(jù)縮放只會對輸入的實時數(shù)據(jù)進行縮放，而不是通過對訓練樣本中的數(shù)據(jù)進行縮放，所以導致預測結果和實際結果相差較大。
經(jīng)過查閱相關資料，終于了解了在Keras中，對歸一化的數(shù)據(jù)也在訓練中可以進行保存。以便在后續(xù)的調用腳本中使用。
保存、加載數(shù)據(jù)縮放器
我們可以在訓練模型時將數(shù)據(jù)縮放器通過dump保存下來，
dump(scaler,open(scaler.pkl, wb))
然后在調用模型時，通過load方法加載出來數(shù)據(jù)縮放器。
為了確認縮放器具有預期的效果，我們在應用縮放之前和之后都報告每個輸入功能的最小值和最大值。然后，該模型對測試集中的示例進行預測，并計算分類準確性。在這種情況下，正如預期的那樣，數(shù)據(jù)集正確歸一化后，模型在測試集上的準確性達到了95％以上。
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