Получите тренировочные гиперпараметры от обученной модели керас

Question

Я пытаюсь выяснить некоторые гиперпараметры, используемые для обучения некоторых старых моделей керас, которые у меня есть.Они были сохранены как файлы .h5.При использовании model.summary() я получаю архитектуру модели, но никаких дополнительных метаданных о модели.

Когда я открываю этот файл .h5 в notepad ++, большая часть файла не читается человеком, но есть биты, которыеЯ могу понять, например;

{"loss_weights": null, "metrics": ["precision"], "sample_weight_mode": null, "optimizer_config": {"config": {"decay ": 0.0," импульс ": 0.8999999761581421," nesterov ": false," lr ": 9.999999747378752e-05}," имя_класса ":" SGD "}," loss ":" binary_crossentropy "}

, которого нет в выводе, напечатанном model.summary().

Есть ли способ сделать эти файлы удобочитаемыми для человека или получить более расширенную сводку, которая включает информацию о версии и параметры обучения?

Answer 1

Я думаю, что вам нужна конфигурация модели, вы можете получить ее с помощью:

model.get_config()

Она возвращает «читаемую человеком» строку JSON, которая описывает конфигурацию модели.Это можно использовать для реконструкции модели и ее повторного обучения или для внесения изменений.