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手書き数字を認識するAIを作ってみよう : 目次

  1. 画像データの準備と確認
  2. 画像データを読み込んでみよう
  3. 画像データの一覧を読み込んでみよう
  4. 学習データとテストデータを準備する
  5. 保存したデータを開いてみる
  6. モデルを作る
  7. 学習（トレーニング）させてみよう
  8. モデルを評価しよう
  9. 学習データで認識させてみよう(1)
  10. 学習データで認識させてみよう(2)
  11. 学習データで認識させてみよう(3)
  12. テストデータで認識させてみよう
  13. モデルと重みパラメータを保存しよう
  14. 学習済みモデルをロードしよう
  15. 学習済みモデルをロードして，認識してみよう

モデルと重みパラメータを保存しよう

これまで，実行のたびにモデルを構築，データを読み込み，学習を行っていた．いま使用しているデータは小さなデータセットであるので，学習は数秒で完了します．しかしながら，大きなデータセットを使った学習では数時間，数日あるいは数週間を要することも少なくない．このため，モデルと学習済みの重みパラメータを保存しておき，いつでも予測ができるような仕組みが必要です．

まずは，モデルと学習済みの重みパラメータを保存してみよう． 

モデルと重みパラメータを保存する (12-save.py)
import numpy as np
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import json


# ファイルを開いて読み込む
x_train = np.load('train_X_data.npy')
y_train = np.load('train_Y_data.npy')
x_test = np.load('test_X_data.npy')
y_test = np.load('test_Y_data.npy')

# 正解ラベルを one-hot-encoding にする
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# モデルを作る
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=225))  # input_dim = 15 x 15 = 225
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# モデルをコンパイルする
model.compile(optimizer='rmsprop',
          loss='categorical_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])

model.summary()

# 学習する
model.fit(x_train, y_train,
        batch_size=20,
        epochs=30,
        verbose=1)

# モデルの保存
json_string = model.to_json()
open('tegaki-model.json', 'w').write(json_string)

# 重みの保存
hdf5_file = "tegaki-predict.hdf5"
model.save_weights(hdf5_file)
Using TensorFlow backend.
Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 128)               28928
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 10)                1290
=================================================================
Total params: 30,218
Trainable params: 30,218
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1/30
80/80 [==============================] - 0s 935us/step - loss: 2.3075 - accuracy: 0.1875
Epoch 2/30
80/80 [==============================] - 0s 62us/step - loss: 1.7684 - accuracy: 0.5125

 ．．．（中略）．．．

Epoch 30/30
80/80 [==============================] - 0s 212us/step - loss: 0.0315 - accuracy: 1.0000

これにより，プロジェクトのディレクトリに「tegaki-model.json」と「tegaki-predict.hdf5」が作成されました．次は，これらのファイルを読み込んでみよう．

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