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使用Keras 实现查看model weights .h5 文件的内容

2020年06月09日 作者：weixin_33671935原文

Keras的模型是用hdf5存储的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函数可以查看：

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

而通过hdf5模块也可以读取：hdf5的数据结构主要是File - Group - Dataset三级，具体操作API可以看官方文档。weights的tensor保存在Dataset的value中，而每一集都会有attrs保存各网络层的属性：

import h5py
 
def print_keras_wegiths(weight_file_path):
  f = h5py.File(weight_file_path) # 读取weights h5文件返回File类
  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)) # 输出储存在File类中的attrs信息，一般是各层的名称
 
    for layer, g in f.items(): # 读取各层的名称以及包含层信息的Group类
      print(" {}".format(layer))
      print("  Attributes:")
      for key, value in g.attrs.items(): # 输出储存在Group类中的attrs信息，一般是各层的weights和bias及他们的名称
        print("   {}: {}".format(key, value)) 
 
      print("  Dataset:")
      for name, d in g.items(): # 读取各层储存具体信息的Dataset类
        print("   {}: {}".format(name, d.value.shape)) # 输出储存在Dataset中的层名称和权重，也可以打印dataset的attrs，但是keras中是空的
        print("   {}: {}".format(name. d.value))
  finally:
    f.close()

而如果想修改某个值，则需要通过新建File类，然后用create_group, create_dataset函数将信息重新写入，具体操作可以查看这篇文章

补充知识：keras load model 并保存特定层 (pop) 的权重save new_model

有时候我们保存模型（save model）,会保存整个模型输入到输出的权重，如果，我们不想保存后几层的参数，保存成新的模型。

import keras
from keras.models import Model, load_model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.optimizers import RMSprop
import numpy as np

创建原始模型并保存权重

inputs = Input((1,))
dense_1 = Dense(10, activation='relu')(inputs)
dense_2 = Dense(10, activation='relu')(dense_1)
dense_3 = Dense(10, activation='relu')(dense_2)
outputs = Dense(10)(dense_3)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer=RMSprop(), loss='mse')
model.save('test.h5')

加载模型并对模型进行调整

loaded_model = load_model('test.h5')
loaded_model.layers.pop()
loaded_model.layers.pop()

此处去掉了最后两层－－dense_3, dense_2。

创建新的model并加载修改后的模型

new_model = Model(inputs=inputs, outputs=dense_1)
new_model.compile(optimizer=RMSprop(), loss='mse')
new_model.set_weights(loaded_model.get_weights())

new_model.summary()
new_model.save('test_complete.h5')

以上这篇使用Keras 实现查看model weights .h5 文件的内容就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持来客网。

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