ML之模型文件：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)中常見的模型文件(.h5、.keras)簡介、h5模型文件下載集錦、使用方法之詳細(xì)攻略

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目錄

ML/DL中常見的模型文件(.h5、.keras)簡介及其使用方法

一、.h5文件

1、常見的h5文件下載

二、.keras文件

1、模型的保存和載入

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ML/DL中常見的模型文件(.h5、.keras)簡介及其使用方法

一、.h5文件

可使用model.save(filepath)函數(shù)，將Keras模型和權(quán)重保存在一個(gè)HDF5文件中，h5文件將包含：

• 模型的結(jié)構(gòu)，以便重構(gòu)該模型
• 模型的權(quán)重
• 訓(xùn)練配置（損失函數(shù)，優(yōu)化器等）
• 優(yōu)化器的狀態(tài)，以便于從上次訓(xùn)練中斷的地方開始

(1)、模型的保存和載入

model_path = 'model.h5' model.save(model_path ) '保存模型'from keras.models import load_model model = load_model(model_path ) '載入模型'model_weights_path = 'model_weights.h5' model.save_weights(model_weights_path ) '保存模型的權(quán)重' model.load_weights(model_weights_path ) '載入模型的權(quán)重''如果你需要加載權(quán)重到不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（有些層一樣）中，例如fine-tune或transfer-learning，你可以通過層名字來加載模型' model.load_weights('model_weights.h5', by_name=True)

1、常見的h5文件下載

resnet50_coco_best_v2.1.0.h5模型文件
下載地址：https://github.com/fizyr/keras-retinanet/releases

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二、.keras文件

1、模型的保存和載入

'保存模型' path_model = 'Functional_model.keras' # Functional model2.save(path_model) #保存訓(xùn)練好的Keras模型的權(quán)重只需要調(diào)用一個(gè)函數(shù) del model2 #當(dāng)不再需要用到這個(gè)模型時(shí)可以從內(nèi)存中刪除它。'加載模型' path_model = 'Functional_model.keras' from tensorflow.python.keras.models import load_model model3 = load_model(path_model)

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《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的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的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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