Вопрос или проблема
#Загрузите предобученные веса COCO
!wget --quiet https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.0/mask_rcnn_coco.h5
!ls -lh mask_rcnn_coco.h5
COCO_WEIGHTS_PATH = "mask_rcnn_coco.h5"
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True,
exclude=["mrcnn_class_logits", "mrcnn_bbox_fc",
"mrcnn_bbox", "mrcnn_mask"])
elif init_with == "last":
# Загрузите последнюю модель, которую вы обучили, и продолжите обучение
model.load_weights(model.find_last()[1], by_name=True)
Могу ли я загрузить свой собственный файл “*.h5”?
Например: я прервал свой процесс после 5 эпох. Могу ли я загрузить свою последнюю эпоху?
Можете ли вы объяснить это для меня?
Продолжится ли процесс обучения?
Могу ли я загрузить свой собственный файл “*.h5”?
Да, вы можете загрузить свой собственный .h5 файл. Но чтобы загрузить веса в модель, вам нужно иметь определённую архитектуру модели. Если размеры весов или слоев не совпадают, возникнет ошибка, конечно.
Но вместо сохранения весов, если вы сохраните модель, используя model.save_model, архитектура модели будет сохранена, позволяя вам воссоздать модель, веса модели, конфигурацию обучения (функция потерь, оптимизатор), состояние оптимизатора, что позволит вам возобновить обучение. Но это не загрузит гиперпараметры, которые присутствуют для этой эпохи, такие как снижение скорости обучения и т. д. Вам нужно написать пользовательский обратный вызов для этого.
Могу ли я загрузить свою последнюю эпоху?
Да, если указано. Keras не сохраняет модель автоматически для каждой эпохи или что-либо еще, пока вы не попросите об этом. Так что, если вы что-то прервали, вы не сможете возобновить это оттуда. Вам нужно написать пользовательский callback, чтобы это осуществить. Для получения подробностей о том, что такое обратные вызовы. Для получения подробностей о том, как сохранить модель после каждой эпохи, посмотрите этот ответ.
Да, вы можете загрузить свои собственные веса, изменив путь COCO_WEIGHTS_PATH в коде на свой собственный.
Перед этим, чтобы сохранить обученную модель, вы можете либо обучить ее на определенное количество эпох, а затем вручную сохранить ее, используя
model.save("mymodel.h5")
Вы также можете использовать обратный вызов ModelCheckpoint от Keras
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
model_checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
filepath="mymodel.h5",
save_weights_only=True,
save_best_only=True,
save_freq="epoch")
И добавьте его к обратным вызовам в model.train()
model.train(
# ... другие параметры
callbacks=[model_checkpoint_callback]
)
Ответ или решение
Да, вы можете загрузить свои собственные веса, сохранив модель в формате .h5 после ее обучения. Для этого нужно изменить путь в коде на путь к вашему файлу весов. Прежде чем перейти к загрузке, давайте рассмотрим несколько важных аспектов.
Загрузка весов в модель
Чтобы корректно загрузить свои веса, вам необходимо заранее определить архитектуру модели, которая должна соответствовать весам. Если размеры слоев или их количество не будут совпадать с теми, которые указаны в ваших весах, вы получите ошибку при попытке загрузки.
-
Изменение пути к весам: Вы должны указать путь к вашему .h5-файлу в параметре
COCO_WEIGHTS_PATH. Например:COCO_WEIGHTS_PATH = "путь_к_вашему_файлу.h5" -
Загрузка весов: Вы можете использовать метод
load_weightsдля загрузки весов в свою модель. Пример:model.load_weights(COCO_WEIGHTS_PATH, by_name=True, exclude=["mrcnn_class_logits", "mrcnn_bbox_fc", "mrcnn_bbox", "mrcnn_mask"])
Продолжение обучения
Если вы прервали процесс обучения после определенного количества эпох, вы можете продолжить его, используя сохраненные веса. Для этого важно заранее настроить сохранение весов во время обучения. В Keras есть несколько подходов для этого.
-
Сохранение модели и весов: Одна из лучших практик — использовать метод
model.save(), который сохранит не только веса, но и архитектуру модели, что позволит вам точно восстановить состояние обучения:model.save("моя_модель.h5") -
Использование ModelCheckpoint: Вы также можете использовать Keras
ModelCheckpointдля автоматического сохранения модели и весов после каждой эпохи. Пример кода:from keras.callbacks import ModelCheckpoint model_checkpoint_callback = ModelCheckpoint( filepath="моя_модель.h5", save_weights_only=True, save_best_only=True, save_freq="epoch" ) model.fit( # ... другие параметры, callbacks=[model_checkpoint_callback] )
Заключение
Таким образом, да, вы можете загружать свои собственные .h5 файлы весов, и это позволит вам продолжить обучение модели с того места, на котором вы его прервали. Важно лишь следить за соответствием архитектуры модели и весов, а также правильно настроить механизм сохранения для удобства последующей работы.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется помощь с конкретными проблемами в процессе загрузки и продолжения обучения, не стесняйтесь обращаться за поддержкой!