ML之模型文件:机器学习、深度学习中常见的模型文件(.h5、.keras)简介、h5模型文件下载集锦、使用方法之详细攻略 |
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ML之模型文件:机器学习、深度学习中常见的模型文件(.h5、.keras)简介、h5模型文件下载集锦、使用方法之详细攻略
目录 ML/DL中常见的模型文件(.h5、.keras)简介及其使用方法 一、.h5文件 1、常见的h5文件下载 二、.keras文件 1、模型的保存和载入
ML/DL中常见的模型文件(.h5、.keras)简介及其使用方法 一、.h5文件 可使用model.save(filepath)函数,将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,h5文件将包含: 模型的结构,以便重构该模型模型的权重训练配置(损失函数,优化器等)优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始(1)、模型的保存和载入 model_path = 'model.h5' model.save(model_path ) '保存模型' from keras.models import load_model model = load_model(model_path ) '载入模型' model_weights_path = 'model_weights.h5' model.save_weights(model_weights_path ) '保存模型的权重' model.load_weights(model_weights_path ) '载入模型的权重' '如果你需要加载权重到不同的网络结构(有些层一样)中,例如fine-tune或transfer-learning,你可以通过层名字来加载模型' model.load_weights('model_weights.h5', by_name=True) 1、常见的h5文件下载resnet50_coco_best_v2.1.0.h5模型文件 下载地址:https://github.com/fizyr/keras-retinanet/releases
二、.keras文件 1、模型的保存和载入 '保存模型' path_model = 'Functional_model.keras' # Functional model2.save(path_model) #保存训练好的Keras模型的权重只需要调用一个函数 del model2 #当不再需要用到这个模型时可以从内存中删除它。 '加载模型' path_model = 'Functional_model.keras' from tensorflow.python.keras.models import load_model model3 = load_model(path_model)
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