python - 如何使用 pickle 存储和读取 nolearn.lasagne NeuralNet 模型

Question

如何在 nolearn.lasagne NeuralNet 模型中存储权重和偏差？从文档中，我看不到如何访问 NeuralNet 的权重和偏差并存储它们。

Answer 1

要保存整个 nolearn 模型（训练历史、参数和架构），您可以这样做：

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)

请注意，如果您在 GPU 上训练模型并使用上述方法对其进行腌制，但想在 CPU 上对其进行腌制（反之亦然），这将不起作用。在这种情况下，您应该只保存参数值，您可以这样做：

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

现在您可以保存这些权重。当您想将它们加载到另一个 nolearn 模型中时，您可以执行以下操作：

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

参考此讨论可能会有所帮助：https ://groups.google.com/forum/#!topic/lasagne-users/BbG95R6SZ0I