keras 世上无难事只要肯放弃（2）

"sample", "batch", "epoch" 分别是什么？

为了正确地使用 Keras，以下是必须了解和理解的一些常见定义：

Sample: 样本，数据集中的一个元素，一条数据。
- 例1: 在卷积神经网络中，一张图像是一个样本。
- 例2: 在语音识别模型中，一段音频是一个样本。
Batch: 批，含有 N 个样本的集合。每一个 batch 的样本都是独立并行处理的。在训练时，一个 batch 的结果只会用来更新一次模型。
- 一个 batch 的样本通常比单个输入更接近于总体输入数据的分布，batch 越大就越近似。然而，每个 batch 将花费更长的时间来处理，并且仍然只更新模型一次。在推理（评估/预测）时，建议条件允许的情况下选择一个尽可能大的 batch，（因为较大的 batch 通常评估/预测的速度会更快）。
Epoch: 轮次，通常被定义为「在整个数据集上的一轮迭代」，用于训练的不同的阶段，这有利于记录和定期评估。
- 当在 Keras 模型的 fit 方法中使用 validation_data 或 validation_split 时，评估将在每个 epoch 结束时运行。
- 在 Keras 中，可以添加专门的用于在 epoch 结束时运行的 callbacks 回调。例如学习率变化和模型检查点（保存）。

保存模型

使用model.save(filepath)将模型保存到HDF5文件中。

该文件包括：

·模型的结构，允许重新创建模型

·模型的权重

·训练配置项（损失函数，优化器）

·优化器状态，允许准确地从你上次结束的时候继续训练。

可以使用keras.models.load_name(filepath)重新实例化模型。

假设你有用于实例化模型的代码，则可以将保存的权重加载到具有相同结构的模型中：

model.load_weights('my_model_weights.h5')

如果你需要将权重加载到不同的结构（有一些共同层）的模型中，例如微调或迁移学习，则可以按层的名字来加载权重：

model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True)

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