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很多同学在搭建深度学习模型的时候,困惑于如何查看模型结构,也困惑于如何查看模型参数。本文就对其中的部分做介绍。

1. 如何查看模型结构

一般采用不同的深度学习框架,都会有相应的方法可以查看对应的模型结构,但是,不同的框架,采用不同的方法,有的方法还要经过很多次配置,这就给使用造成了很多麻烦。

而且,如果手里只有别人的模型文件,模型的结构就无法得知了。

现在博主就介绍一个工具,可以通过模型文件,来查看网络结构。如果你想仿制别人的模型,在只有模型文件的情况下,就可以轻松百飘。

上链接

https://github.com/lutzroeder/Netron

你只需要打开模型文件,就可以看到网络结构。而且

Netron supports ONNX (.onnx.pb.pbtxt), Keras (.h5.keras), TensorFlow Lite (.tflite), Caffe (.caffemodel.prototxt), Darknet (.cfg), Core ML (.mlmodel), MNN (.mnn), MXNet (.model-symbol.json), ncnn (.param), PaddlePaddle (.zip__model__), Caffe2 (predict_net.pb), Barracuda (.nn), Tengine (.tmfile), TNN (.tnnproto), RKNN (.rknn), MindSpore Lite (.ms), UFF (.uff).

Netron has experimental support for TensorFlow (.pb.meta.pbtxt.ckpt.index), PyTorch (.pt.pth), TorchScript (.pt.pth), OpenVINO (.xml), Torch (.t7), Arm NN (.armnn), BigDL (.bigdl.model), Chainer (.npz.h5), CNTK (.model.cntk), Deeplearning4j (.zip), MediaPipe (.pbtxt), ML.NET (.zip), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json.pb).

爽不爽只有用了才知道。看个图:加载onnx模型。

2. 如何查看keras保存模型.h5文件内容

你肯定知道,.h5文件保存的就是模型的参数,但是里面到底是什么样的呢?

因为.h5文件是按照层次数据格式第5代的版本(Hierarchical Data Format,HDF5)来保存模型的。

先上链接:

https://s3.amazonaws.com/hdf-wordpress-1/wp-content/uploads/manual/HDFView/3.1/HDFView-3.1.0-win10vs14_64.zip

我们来看个效果。

打开之后,双击文件名,test.h5,在右侧会显示模型文件的基本信息。其中,model_config就是模型中各个层的详细信息。如何把它保存为txt详细查看。

model_weights 下面有很多子选项,这些跟model_config中是一一对应的。里面保存的是参数数据。

optimizer_weights 是训练优化数据,保存的是训练过程中的参数,比如说adam优化器的参数。

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