Как сохранить все параметры модели глубокого обучения в Python?

Question

Можно ли сохранить все параметры из модели LSTM, реализованной в керасе? Когда я применяю следующие функции:

model = load_model("model_RNN.h5")
for layer in model.layers:
    g = layer.get_config()
    weights = layer.get_weights()

получать только параметры, относящиеся к последнему слою (17 весов)? Моя сетевая архитектура LSTM выглядит следующим образом, содержит 7505 параметров. Как я могу сохранить все 7505 параметров?

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
lstm (LSTM)                  (None, 10, 32)            4352
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                (None, 16)                3136
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 1)                 17
=================================================================
Total params: 7,505
Trainable params: 7,505
Non-trainable params: 0

Answer 1

То, что вы называете «параметрами», в Keras называется «весами», и, конечно, экземпляр Model имеет метод get_weights(), который можно использовать для получения списка, содержащего все веса всех слоев:

weights = model.get_weights()

Затем вы можете сохранить этот список, используя любую технику, какую пожелаете.

Answer 2

Вы можете использовать model.summary () для проверки слоев сети и перейти по ссылке ниже, чтобы сохранить и загрузить модели keras.

https://machinelearningmastery.com/save-load-keras-deep-learning-models/