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這篇文章主要講解了使用Keras查看model weights.h5文件內(nèi)容的實現(xiàn)方法，內(nèi)容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。

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Keras的模型是用hdf5存儲的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函數(shù)可以查看：

for layer in model.layers: weights = layer.get_weights() # list of numpy array

而通過hdf5模塊也可以讀取：hdf5的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要是File - Group - Dataset三級，具體操作API可以看官方文檔。weights的tensor保存在Dataset的value中，而每一集都會有attrs保存各網(wǎng)絡(luò)層的屬性：

import h6py
 
def print_keras_wegiths(weight_file_path):
  f = h6py.File(weight_file_path) # 讀取weights h6文件返回File類
  try:
    if len(f.attrs.items()):
      print("{} contains: ".format(weight_file_path))
      print("Root attributes:")
    for key, value in f.attrs.items():
      print(" {}: {}".format(key, value)) # 輸出儲存在File類中的attrs信息，一般是各層的名稱
 
    for layer, g in f.items(): # 讀取各層的名稱以及包含層信息的Group類
      print(" {}".format(layer))
      print("  Attributes:")
      for key, value in g.attrs.items(): # 輸出儲存在Group類中的attrs信息，一般是各層的weights和bias及他們的名稱
        print("   {}: {}".format(key, value)) 
 
      print("  Dataset:")
      for name, d in g.items(): # 讀取各層儲存具體信息的Dataset類
        print("   {}: {}".format(name, d.value.shape)) # 輸出儲存在Dataset中的層名稱和權(quán)重，也可以打印dataset的attrs，但是keras中是空的
        print("   {}: {}".format(name. d.value))
  finally:
    f.close()

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名稱欄目：使用Keras查看modelweights.h5文件內(nèi)容的實現(xiàn)方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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