在Keras中,可以使用 model.save_weights() 方法保存模型的权重,使用 model.load_weights() 方法加载模型的权重。 保存模型的权重: # 保存模型的权重 model.save_weights('model_weights.h5') 复制代码 加载模型的权重: # 加载模型的权重 model.load_weights('model_weights.h5') 复制代码 需要注意的是,在加载...
model=build_model()model.load_weights('best_weights.h5',by_name=True) 我发现,本来训练的模型测试集和验证集效果都很好,但是预测的时候效果特别差,而且每次效果都不一样,我就觉得我训练的参数模型没有用上,模型应该是随机参数,所以才导致预测效果差,而且每次都不一样。想了一想,觉得问题只可能出在加载模型m...
我发现,本来训练的模型测试集和验证集效果都很好,但是预测的时候效果特别差,而且每次效果都不一样,我就觉得我训练的参数模型没有用上,模型应该是随机参数,所以才导致预测效果差,而且每次都不一样。想了一想,最终定位到问题可能出在加载模型model.load_weights('best_weights.h5',by_name=True)上面,所以研究了by_...
model1.load_weights('model1_weights.h5') model2.load_weights('model2_weights.h5') 这里假设模型1的权重保存在名为'model1_weights.h5'的文件中,模型2的权重保存在名为'model2_weights.h5'的文件中。 应用模型权重: 代码语言:txt 复制 # 使用模型1的权重进行预测 output1 = model1.predict(input_data...
pre_model.load_weights(model_path, by_name=True) pre_model.summary() if freeze_pre_model: for l in pre_model.layers: l.trainable = False x = pre_model.outputs y = Dense(1)(x[0]) model = Model(pre_model.inputs, y) return model ...
1、保存模型:model.save_weights('./model.h6') 2、脚本重启 3、加载模型:model.load_weights('./model.h6') 4、模型报错:ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers. 问题分析: 模型创建后还没有编译,一般是在模型加载前调用model.build(input...
model.load_weights('/opt/data/weight.h5') File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/network.py", line 1157, in load_weights with h5py.File(filepath, mode='r') as f: File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/h5py/_hl/files.py", line 391, in __init__ fapl...
保存和读取整个模型【包括model结构和参数】: model.save('my_model.h5') #取个名字,h5是保存的格式,需要安装HDF5模块,pip install h5py model = load_model(’my_model.h5') #读取模型 仅保存和读取权重参数【不保存model结构】: model.save_weights('my_model_weights.h5') #保存 ...
model.load_weights('my_model_weights.h5') 1. 如果你需要将权重加载到不同的结构(有一些共同层)的模型中,例如微调或迁移学习,则可以按层的名字来加载权重: model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True) 1. 例子: """ 假设原始模型如下所示: ...
tf.keras.Model.load_weights(): 从TensorFlow或HDF5文件加载所有图层权重 1 2 3 4 load_weights( filepath, by_name=False ) tf.keras.Model.predict():预测 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 predict( x, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_...