使用Theano CNN (LeNet)进行储蓄、装载和预测

Question

我正在寻找一种正确的方法来保存，load，并在单个图像文件上制作一些预测，使用Theano CNN (LeNet)训练的模型。我已经做了西亚诺LogisticRegression和MLP，它工作得很好。但我找不出CNN怎么做。实际上，我不确定在保存过程中应该存储哪些参数，因为有更多的层。

Answer 1

如果您的参数位于共享变量w、v、u中，那么save命令应该如下所示：

>>> import cPickle
>>> save_file = open('path', 'wb')  # this will overwrite current contents
>>> cPickle.dump(w.get_value(borrow=True), save_file, -1)  # the -1 is for HIGHEST_PROTOCOL
>>> cPickle.dump(v.get_value(borrow=True), save_file, -1)  # .. and it triggers much more efficient
>>> cPickle.dump(u.get_value(borrow=True), save_file, -1)  # .. storage than numpy's default
>>> save_file.close()

然后，您可以像这样加载数据：

>>> save_file = open('path')
>>> w.set_value(cPickle.load(save_file), borrow=True)
>>> v.set_value(cPickle.load(save_file), borrow=True)
>>> u.set_value(cPickle.load(save_file), borrow=True)