Kerasのチェックポイント深い学習モデル

Question

Kerasでチェックポイント機能を実装する際に助けが必要です。私は大規模なデータセットを訓練するつもりです。まず、虹彩の花のデータセットを使用してモデルを訓練しました：http://machinelearningmastery.com/multi-class-classification-tutorial-keras-deep-learning-library/

私自身のデータセットはそれによく似ています。違いは私のデータセットはもっとですより大きい。チェックポイント機能については

：http://machinelearningmastery.com/check-point-deep-learning-models-keras/

私はピマ・インディアンのデータセットを使用した例を理解します。 今、私はiris-flowerスクリプトで同じチェックポイント機能を実装しようとしています。これまで私が試したことがあります。

import numpy 
from pandas import * 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier 
from keras.utils import np_utils 
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
from sklearn.pipeline import Pipeline 
from keras.callbacks import ModelCheckpoint 

seed = 7 
numpy.random.seed(seed) 

dataframe = read_csv("iris.csv", header=None) 
dataset = dataframe.values 
X = dataset[:,0:4].astype(float) 
Y = dataset[:,4] 

# encode class value as integers 
encoder = LabelEncoder() 
encoder.fit(Y) 
encoded_Y = encoder.transform(Y) 
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y) 

def baseline_model(): 
    model = Sequential() 
    model.add(Dense(4, input_dim=4, init='normal', activation='relu')) 
    model.add(Dense(3, init='normal', activation='sigmoid')) 
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
    return model 

filepath="weights-improvement-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5" 
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') 
callbacks_list = [checkpoint] 

estimator = KerasClassifier(build_fn=baseline_model, validation_split=0.33, nb_epoch=200, batch_size=5, callbacks=callbacks_list, verbose=0) 
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed) 
results = cross_val_score(estimator, X, dummy_y, cv=kfold) 
print("Baseline: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100)) 

このスクリプトでは、次のエラーが発生しました。私はそれをトラブルシューティングする方法を知らない、またはスクリプト内の私の配置が間違っている。

RuntimeError: Cannot clone object <keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier object at 0x10e120fd0>, as the constructor does not seem to set parameter callbacks 

誰かが私にこれを手伝ってくれることを願っています。ありがとうございました。

Answer 1

私はこの問題は、あなたのbaseline_model()機能は、それが作成されたモデルを返していないことであると思います。

def baseline_model(): 
    model = Sequential() 
    model.add(Dense(4, input_dim=4, init='normal', activation='relu')) 
    model.add(Dense(3, init='normal', activation='sigmoid')) 
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
    return model 

Answer 2

KerasClassifierの代わりに、モデル自体を使用してください。

model = baseline_model() 
#declare your callback methods here 
model.fit(x,y, batch_size=32, verbose=0, epochs=10, shuffle=True, validation_split = 0.1, callbacks = <your list of callbacks>)