クラスラベルをKerasモデルに添付する

Question

Keras Sequentialモデルを使用して、複数のクラス分類子を訓練しています。

評価では、Kerasは信頼のベクトルを出力し、正しいクラスIDをargmaxを使用して推論することができます。次に、ルックアップテーブルを使用して実際のクラスラベル（例：文字列）を受け取ることができます。

解決策は、訓練されたモデルをロードしてから、ルックアップテーブルを別々に読み込むことです。私は多くの分類子を持っているので、両方の構造を1つのファイルに保存したいと考えています。

私が探しているのは、実際のラベル検索ベクトルをKerasモデルに統合する方法です。そうすれば、入力データを取ってそのデータの正しいクラスラベルを返すことができる1つのクラシファイアファイルを持つことができます。

これを解決する1つの方法は、モデルとルックアップテーブルの両方をタプルに格納し、そのタプルをピクルスに書き込むことですが、これはあまりエレガントではありません。

Answer 1

私は自分自身で解決策を試しましたが、これはうまくいくようです。私はもっ​​と簡単なことを望んでいた。

モデルファイルをもう一度開くと、実際には最適ではありません。誰かがうまくいくことができれば、是非、してください。

import h5py 

from keras.models import load_model 
from keras.models import save_model 


def load_model_ext(filepath, custom_objects=None): 
    model = load_model(filepath, custom_objects=None) 
    f = h5py.File(filepath, mode='r') 
    meta_data = None 
    if 'my_meta_data' in f.attrs: 
     meta_data = f.attrs.get('my_meta_data') 
    f.close() 
    return model, meta_data 


def save_model_ext(model, filepath, overwrite=True, meta_data=None): 
    save_model(model, filepath, overwrite) 
    if meta_data is not None: 
     f = h5py.File(filepath, mode='a') 
     f.attrs['my_meta_data'] = meta_data 
     f.close()