如何在 Google Colab 中存储张量流模型？

Question

我在 Tensorflow 中训练了一个模型，花了我 4 个小时。它是一个模型 = Sequential()。现在，我想把它存储起来，然后在其他笔记本中调用它并进行比较。然而，当我尝试将它转储到谷歌驱动器时，我尝试使用泡菜。它给了我以下错误。请问我做错了什么？

----> 1个pickle.dump（模型，文件对象） 2 3 # 这里我们关闭fileObject 4 文件对象.close() 5 # 我们打开文件进行读取

TypeError: can't pickle _thread._local objects

Answer 1

你可以通过调用model.save("my_model.h5")来保存你的模型并上传colab进行推理。

pickle 不支持 keras 模型。它使用 HDF5 二进制数据格式将模型作为二进制数据保存在硬盘中。

您还可以将您的模型上传到 google drive 并通过将您的 google drive 安装到您当前的 colab notebook 来在 colab 中访问它。

像这样 -

from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive')

with open('/gdrive/My Drive/foo.txt', 'w') as f:
  f.write('Hello Google Drive!')

在下一个单元格中输入这个来查看你保存的文件

!cat '/gdrive/My Drive/foo.txt'

请访问 colab 代码 sn-ps（左侧边栏）部分以获取更多示例代码以访问 google drive form colab。