import time start = time.time() #時間がかかるような処理をこの間に記入する elapsed_time = time.time() - startprint ("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]") これで時間がどのくらいかかるかがわかる． 出力は秒数なので，後で計算し直す…

↓が保存方法 ニューラルネットワークは「モデルの構成」と「学習済みの重み」の２つを学習時に必要とする． # モデルの保存 open('and.json',"w").write(model.to_json()) # 学習済みの重みを保存 model.save_weights('and.h5') # モデルの読み込み model = …

↓が保存方法 ニューラルネットワークは「モデルの構成」と「学習済みの重み」の２つを学習時に必要とする． # モデルの保存 open('and.json',"w").write(model.to_json()) # 学習済みの重みを保存 model.save_weights('and.h5') # モデルの読み込み model = …