如何保存和加載 NeuralFit model 或權重？

Question

我已經開發了一個 neural.network 來使用neuralfit庫學習y=x^2 ，但我想保存 model 以便稍后進行預測。 我目前有：

import neuralfit
import numpy as np

# y(x) = x^2
x = np.arange(10)
y = x**2

# Evolve model
model = neuralfit.Model(1,1)
model.compile('alpha', loss='mse', monitors=['size'])
model.evolve(x,y,epochs=1000)

# Save model
...

我將如何保存和加載model ？

Answer 1

有兩種方法可以做到這一點：(1) 使用 Neuralfit 和 (2) 使用 Keras。最好使用 NeuralFit，因為生成的保存文件要小得多（在本例中為 50x）。

方法一：用NeuralFit

根據文檔：

# Save a model
model.save('model.nf')

# Load a saved model
model = neuralfit.load('model.nf')

方法二：用Keras

由於 NeuralFit 允許轉換為 Keras，我們可以將 model 轉換為 Keras，然后使用其功能保存。 換句話說：

# Save a model
keras_model = model.to_keras()
keras_model.save('model.h5')

# Load a saved model
keras_model = keras.models.load_model('model.h5')
model = neuralfit.from_keras(keras_model)