Comment stocker et lire les modèles NeuralNet nolearn.lasagne en utilisant cornichon

Question

Comment puis-je stocker les poids et les biais dans nolearn.lasagne Modèle NeuralNet? De la documentation, je ne vois pas comment accéder aux poids et aux biais de NeuralNet et les stocker.

Answer 1

Pour enregistrer le modèle entier nolearn (histoire de la formation, les paramètres et l'architecture), vous pouvez le faire:

import cPickle as pickle 
sys.setrecursionlimit(10000) # you may need this if the network is large 
with open("model_file", 'wb') as f: 
    pickle.dump(nolearnnet , f, -1) 

S'il vous plaît noter que Incase vous formez votre modèle sur GPU et cornichon à l'aide de ce qui précède, mais souhaitez dépopier sur CPU (ou vice versa), cela ne fonctionnera pas. Dans ce cas, il suffit de sauvegarder les valeurs des paramètres, ce que vous pouvez faire comme ceci:

weights = lasagne.layers.get_all_param_values(nolearnnet.get_all_layers()[-1]) 

Et maintenant, vous pouvez enregistrer ces poids. Lorsque vous voulez les charger dans un autre modèle de nolearn, vous pouvez simplement faire ce qui suit:

lasagne.layers.set_all_param_values(nolearnnet2.get_all_layers()[-1], weights) 

Il peut être utile de se référer à cette discussion: https://groups.google.com/forum/#!topic/lasagne-users/BbG95R6SZ0I