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
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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