Объект 'KerasClassifier' не имеет атрибута 'save' - PullRequest
Новая
       14

Объект 'KerasClassifier' не имеет атрибута 'save'

0 голосов
/ 23 апреля 2019

Я обучил модель на колабе с использованием искусственной нейронной сети (керас), и в конце я хочу сохранить ее, но получаю ошибку.Я также попробовал метод pydrive.У меня есть вся необходимая библиотека ранее, когда я запускаю ее на локальном компьютере, она работала. 

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import model_from_json

 model = Sequential()                                      # create model
 model.add(Dense(6, input_dim = 8, activation = 'relu'))
 model.add(Dense(6, activation = 'relu'))                  # hidden layer
 model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))               # output layer
 model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy'])
 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)

def build_classifier():

    model = Sequential()                                      # create model
    model.add(Dense(6, input_dim = 8, activation = 'relu'))
    model.add(Dense(6, activation = 'relu'))                  # hidden layer
    model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))               # output layer
    model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy'])
return model  

model = KerasClassifier(build_fn = build_classifier, epochs=100, batch_size=32)
accuracies = cross_val_score(estimator = model,X = X_train, y = y_train, cv = 10, n_jobs = -1)

model.save("model.h5")

, но при получении ошибки объект KerasClassifier не имеет атрибута «сохранить».google colab требуется другой метод для сохранения модели?

enter image description here

1 Ответ

0 голосов
/ 23 апреля 2019

Объект 'KerasClassifier' не имеет атрибута 'save'

Произошла ошибка, поскольку я пытался сохранить KerasClassifier ( Функция перекрестной проверки ) Начиная с Цель перекрестной проверкиэто проверка модели, а не построение модели. Так что после изменения параметра модель будет сохранена. Спасибо @MatiasValdenegro за понимание.

Лучшее объяснение доступно на

https://stats.stackexchange.com/questions/52274/how-to-choose-a-predictive-model-after-k-fold-cross-validation

...