如何腌制我的神經網絡預測模型，這樣我就不必每次都重新訓練它們？

Question

正如標題所說，我想腌制我的神經網絡，但我得到一個 TypeError

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16896/2912615623.py in <module>
      5 
      6 with open('lstm_model.pkl', 'wb') as file:
----> 7     pickle.dump(mod, file)

TypeError: cannot pickle 'weakref' object

我嘗試了這個 SO question的解決方案，但我得到了同樣的錯誤。
順便說一句，model 是來自 sklearn 庫的 LSTM

編輯：
抱歉，正如@Ben Reiniger 所說，LSTM 來自keras.layer

這是可重現的代碼。

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape = (x_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(50, return_sequences = False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer="adam", loss='mean_squared_error')

model.fit(x_train, y_train, batch_size = 1, epochs = 1)


# Saving the model
import pickle

mod = {'Model': model}

with open('lstm_model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(mod, file)

我得到的錯誤

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16896/2912615623.py in <module>
      5 
      6 with open('lstm_model.pkl', 'wb') as file:
----> 7     pickle.dump(mod, file)

TypeError: cannot pickle 'weakref' object

Answer 1

Keras 具有文檔中描述的save方法。 他們 state 那

不建議使用 pickle 或 cPickle 來保存 Keras model

因此，請執行以下操作：

保存：

model.save('your/path')

加載：

model = keras.models.load_model('your/path')