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ニューラルネットワークのKeras負荷の重み/予測時のエラー

Kerasライブラリを使用してニューラルネットワークを作成しています。トレーニングデータをロードし、ネットワークを初期化し、ニューラルネットワークの重みを「適合」させるためにiPythonNotebookを持っています。最後に、save_weights（）メソッドを使用して重みを保存します。コードは以下の通りです：

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
from keras.regularizers import l2
from keras.callbacks import History

[...]

input_size = data_X.shape[1]
output_size = data_Y.shape[1]
hidden_size = 100
learning_rate = 0.01
num_epochs = 100
batch_size = 75

model = Sequential()
model.add(Dense(hidden_size, input_dim=input_size, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(hidden_size))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(output_size))
model.add(Activation('tanh'))

sgd = SGD(lr=learning_rate, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='mse', optimizer=sgd)

model.fit(X_NN_part1, Y_NN_part1, batch_size=batch_size, nb_Epoch=num_epochs, validation_data=(X_NN_part2, Y_NN_part2), callbacks=[history])

y_pred = model.predict(X_NN_part2) # works well

model.save_weights('keras_w')

次に、別のiPython Notebookで、これらの重みを使用して、入力が与えられた場合のいくつかの出力値を予測したいと思います。同じニューラルネットワークを初期化してから、重みをロードします。

# same headers
input_size = 37
output_size = 40
hidden_size = 100

model = Sequential()
model.add(Dense(hidden_size, input_dim=input_size, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(hidden_size))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(output_size))
model.add(Activation('tanh'))

model.load_weights('keras_w') 
#no error until here

y_pred = model.predict(X_nn)

問題は、明らかに、load_weightsメソッドが機能モデルを持つのに十分ではないということです。エラーが発生します：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-e6d32bc0d547> in <module>()
  1 
----> 2 y_pred = model.predict(X_nn)
C:\XXXXXXX\Local\Continuum\Anaconda\lib\site-packages\keras\models.pyc in predict(self, X, batch_size, verbose)
491     def predict(self, X, batch_size=128, verbose=0):
492         X = standardize_X(X)
--> 493         return self._predict_loop(self._predict, X, batch_size, verbose)[0]
494 
495     def predict_proba(self, X, batch_size=128, verbose=1):

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute '_predict'

何か案が？どうもありがとう。

pythonneural-networktheanokeras
8
Julian

model.compileを呼び出す必要があります。これは、model.load_weights呼び出しの前または後に実行できますが、モデルアーキテクチャが指定された後、model.predict呼び出しの前に実行する必要があります。

13
Daniel Renshaw