特征提取器_保存训练好的模型

关于机器学习的保存

机器学习5底层本质上是用了谷歌的学习框架TensorFlow,如果你在之前用过我们Kittenblock的TensorFlow插件,你就知道,TensorFlow的程序保存,并不是点击软件上的保存,如果只是点了软件上的保存,只保存了这个程序,并没有保存TensorFlow的训练数据和的出来的模型结果。

因此需要特别的积木块对模型的权重和拓扑结构进行保存。

特征提取器保存与加载积木

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保存使用方法

当你已经训练好一个模型后,现在你要关闭程序或者关闭软件,这是记得使用保存模型积木块,否则下次打开程序,仍然需要录入数据!

点击KNN保存

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点击后,就会弹出一个弹框,让你保存在什么位置,自己对应选择下

加载使用方法

当你重新打开这个特征提取器相关的程序,实际它现在是没有任何数据的,所以如果你现在不进行训练,你直接点击预测结果,是没有结果返回的。

如果你已经使用KNN保存过这个模型,这时候你可以进行加载。

点击初始化+加载模型

KNN Load加载的记得点选下,选择你的实际路径

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关于机器学习模型保存的优势

  • 不用每次打开sb3,又要重新训练,省时省力
  • 机器学习的模型如果能保存,这样每次加入新样本后,又继续进行保存,长时间的积累会使机器模型越来越强壮,各种可能性的样本增加的,使模型的适应性更好。