python字典模型保存

python字典模型保存相关知识

• Python数据类型之字典

  导语：字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。查找速度非常快，一个元素和10W个元素没有什么区别。字典的无序特性和创建:列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。字典当中的元素是通过键来存取的，每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下： d = {key1 : value1, key2 : value2 }键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。字典实例：    dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} &nb
• python字典类型

  字典类型简介字典(dict)是存储key/value数据的容器，也就是所谓的map、hash、关联数组。无论是什么称呼，都是键值对存储的方式。在python中，dict类型使用大括号包围：D = {"key1": "value1",      "key2": "value2",      "key3": "value3"}dict对象中存储的元素没有位置顺序，所以dict不是序列，不能通过索引的方式取元素。dict是按照key进行存储的，所以需要通过key作为定位元素的依据，比如取元素或修改key对应的value。比如：D['key1']     # 得到value1 D['key2']     # 得到value2 D['key3']     # 得到value3字典的结构dict是一个hashtable数据结构，除了数据类型的声明头部分，还主要存储了3部分数据：一个hash值，两个指针。下面详细解释dict的结构。下面是一个Dict对象：D = {"key1": "value1",      "key2
• 如何来理解Python中的字典数据类型

  大家好，我是IT共享者，人称皮皮。今天给大家讲解下Python中的字典数据类型。 一、前言 字典是Python中的数据类型，可让将数据存储在键/值对中。 二、什么是字典理解？ 字典理解是创建字典的一种优雅简洁的方法。 字典理解优化 使用字典理解优化函数。 例： # 字典理解例： square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)} print(square_dict) 运行结果： 注·：创建了square_dict带有数字平方键/值对的字典。但是，使用字典理解可以使在一行中创建字典。 三、使用
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，

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• 4. 保存模型与保存参数 前面的保存都是只保存网络中的各种参数，而没有保存网络的模型。相比较而言而这主要有以下差别：保存参数的文件较小，而保存整个模型的文件较大；加载参数速度较快，而加载整个模型较慢；保存参数不包含网络结构，而保存整个模型则包含网络的结构。
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 2. 模型保存回调 模型保存的回调函数为：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( path, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, save_freq='epoch')这里只列出来了我们常用的参数，对于其中的每个参数，它们的作用如下：path: 保存模型的路径；monitor: 用哪个指标来评价模型的好坏，默认是验证集上的损失；verbose: 输出日志的等级，只能为 0 或 1；save_best_only: 是否只保存最好的模型，模型的好坏由 monitor 指定；save_weights_only: 是否只保存权重，默认 False ，也就是保存整个模型；save_freq: 保存的频率，可以为 ‘Epoch’ 或者一个整数，默认为每个 Epoch 保存一次模型；若是一个整数N，则是每训练 N 个 Batch 保存一次模型。
• 2.1 保存模型参数 在训练结束之后我们可以手动进行模型参数的保存：model.save_weights('./checkpoints/ckpt')通过这样的操作，我们便可以将我们模型的参数保存至当前目录的 “checkpoints” 文件夹下面，并且名命为 ckpt 。我们可以查看该文件夹下面的文件，可以看到文件夹下面包括三个文件：79 checkpoint1.2K checkpoints.index2.4M checkpoints.data-00000-of-00001这三个文件之中保存的就是我们的模型的参数。
• 在 Keras 中保存与加载模型 无论是在学习还是在工作的过程之中，我们都会遇到保存数据的情形。在我们之前的学习之中，我们所训练到的模型都没有经过保存，也就是所我们得到的模型的结构和参数都是存在于内存之中的，当我们关闭程序的时候这些模型和参数都会消失；如果我们想要使用该模型的话就需要再次训练模型。这显然是不可取的，因此我们要学会如何保存模型与加载模型。
• 3. 使用回调保存模型参数 前面我们知道了如何在模型训练结束后保存模型，那么如何让模型在训练的过程中自动保存模型呢？那便就需要用到 TensorFlow 的**“回调函数”**这个功能，这个功能允许我们定义一系列的事件，并让其在训练的过程之中执行。在这个例子之中，我们可以让它在每个 Epoch 结束的时候保存模型参数。于是我们首先定义了模型保存的回调函数，然后我们又在在 fit 函数之中使用 callbacks 参数来将其传入。cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='./checkpoints2/ckpt', save_weights_only=True)model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[cp_callback])我们可以看到，在每个 Epoch 结束后，模型都会进行模型参数的保存：Epoch 6/101868/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2704 - accuracy: 0.8985Epoch 00006: saving model to ./checkpoints2/ckptINFO:tensorflow:Assets written to: ./checkpoints2/ckpt/assets于是我们便可以使得模型能够自动地保存模型参数。cp_callback 中的几个参数大家需要注意一下：file_path: 与手动保存模型一样，定义了模型参数保存的路径；save_weights_only: 是否只保存模型参数，一般而言只保存参数的文件会比全部保存的文件小很多，因此我们一般只是保存网络参数。这样可以避免因为意外情况导致程序意外停止时，前面所有的训练都前功尽弃的情况。因为我们可以加载最近一次保存的模型继续训练。如果想要加载模型，那么便和手动加载模型一样即可：model.load_weights('./checkpoints2/ckpt')

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