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  • Keras保存model文件与载入model文件

    千次阅读 2018-09-10 11:47:52
    在keras进行训练的时候我们可能对模型本身,权重,或者整体都有不同的需要,因此在使用keras进行model文件保存与载入的时候采取不同的方法。 1. 仅保存模型本身 1.1 json文件:方便我们去查看 model_json=model....

    在keras进行训练的时候我们可能对模型本身,权重,或者整体都有不同的需要,因此在使用keras进行model文件保存与载入的时候采取不同的方法。

    1. 仅保存模型本身

    1.1 json文件:方便我们去查看

    model_json=model.to_json()
    with open('model.json','w') as f:
        f.write(model_json)

    最后我们便可以查看json文件,阅读模型的本身

    从json文件中载入模型:

    json_file=open('model.json','r')
    load_model_json=json_file.read()
    json_file.close()
    loaded_model=model_from_json(load_model_json)

    1.2 Yaml文件:(没有阅读过)

    yaml=model.to_yaml()

    2. 保存权重的方法

    model.save_weights('model.h5')#(保存为.h5的格式)
    

    加载模型权重

    loaded_model.load_weights("model.h5")

    3. 保存模型以及权重的方法

    from keras.models import load_model
    model.save('model.h5')

    加载模型以及权重

    model=load_model('%%%.h5')

    4. finetuning或者transfer-learning

    model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True)

    参考博客:https://blog.csdn.net/u011692048/article/details/77686208

    https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/54407745

    具体看:keras_model.py文件

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  • Keras--保存model文件和载入model文件

    千次阅读 2018-02-05 22:08:23
    保存keras的model文件和载入keras文件的方法有很多。keras中的模型主要包括model和weight两个部分。Json文件、Yaml文件、HDF5文件保存model部分的主要方法:一是通过json文件Json文件[python] view plain copy# ...

    保存keras的model文件和载入keras文件的方法有很多。keras中的模型主要包括model和weight两个部分。Json文件、Yaml文件、HDF5文件


    保存model部分的主要方法:一是通过json文件

    Json文件

    [python]  view plain  copy
    1. # serialize model to JSON  
    2. model_json = model.to_json()  
    3. with open("model.json""w") as json_file:  
    4.     json_file.write(model_json)  

    Yaml文件

    [python]  view plain  copy
    1. # save as YAML  
    2. yaml_string = model.to_yaml()  

    保存权重的方法:通过保存权重(系数)

    HDF5文件

    [cpp]  view plain  copy
    1. # serialize weights to HDF5  
    2. model.save_weights("model.h5")  
    3. print("Saved model to disk")  


    同时保存model和权重的方式:

    [python]  view plain  copy
    1. from keras.models import load_model  
    2.   
    3. model.save('model_weight.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'  


    载入 model的方法
    json&hdf5

    [python]  view plain  copy
    1. # load json and create model  
    2. json_file = open('model.json''r')  
    3. loaded_model_json = json_file.read()  
    4. json_file.close()  
    5. loaded_model = model_from_json(loaded_model_json  

    [python]  view plain  copy
    1. from keras.models import load_model  
    2.   
    3. model = load_model('model.h5')  

    载入权重

    [python]  view plain  copy
    1. # load weights into new model  
    2. loaded_model.load_weights("model.h5")  
    3. print("Loaded model from disk")  
    展开全文
  • Keras学习笔记---保存model文件和载入model文件

    万次阅读 多人点赞 2017-08-29 20:04:22
    保存keras的model文件和载入keras文件的方法有很多。现在分别列出,以便后面查询。 keras中的模型主要包括model和weight两个部分。 保存model部分的主要方法:一是通过json文件 Json文件 # serialize model ...

    保存keras的model文件和载入keras文件的方法有很多。现在分别列出,以便后面查询。

    keras中的模型主要包括model和weight两个部分。


    保存model部分的主要方法:一是通过json文件

    Json文件

    # serialize model to JSON
    model_json = model.to_json()
    with open("model.json", "w") as json_file:
        json_file.write(model_json)

    Yaml文件

    # save as YAML
    yaml_string = model.to_yaml()

    保存权重的方法:通过保存权重(系数)

    HDF5文件

    # serialize weights to HDF5
    model.save_weights("model.h5")
    print("Saved model to disk")


    同时保存model和权重的方式:

    from keras.models import load_model
    
    model.save('model_weight.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'


    载入model的方法
    json&hdf5

    # load json and create model
    json_file = open('model.json', 'r')
    loaded_model_json = json_file.read()
    json_file.close()
    loaded_model = model_from_json(loaded_model_json

    from keras.models import load_model
    
    model = load_model('model.h5')

    载入权重

    # load weights into new model
    loaded_model.load_weights("model.h5")
    print("Loaded model from disk")


    如果你需要加载权重到不同的网络结构(有些层一样)中,例如fine-tune或transfer-learning,你可以通过层名字来加载模型:


    model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True)

    
    
    





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  • python读取.caffemodel文件

    千次阅读 2018-10-19 22:15:40
    想读取预训练好的.caffemodel文件的信息,了解模型参数和结构 import caffe.proto.caffe_pb2 as caffe_pb2 caffemodel_filename = 'resnet101_faster_rcnn_final.caffemodel' model = caffe_pb2.NetParameter() ...

    想读取预训练好的.caffemodel文件的信息,了解模型参数和结构

    import caffe.proto.caffe_pb2 as caffe_pb2
    caffemodel_filename = 'resnet101_faster_rcnn_final.caffemodel'
    model = caffe_pb2.NetParameter()
     
    f=open(caffemodel_filename, 'rb')
    model.ParseFromString(f.read())
    f.close()
     
    layers = model.layer
    print 'name: "%s"'%model.name
    layer_id=-1
    for layer in layers:
        layer_id = layer_id + 1
        print 'layer {'
        print '  name: "%s"'%layer.name
        print '  type: "%s"'%layer.type
     
        
        tops = layer.top
        for top in tops:
            print '  top: "%s"'%top
        
        bottoms = layer.bottom
        for bottom in bottoms:
            print '  bottom: "%s"'%bottom
        
        if len(layer.include)>0:
            print '  include {'
            includes = layer.include
            phase_mapper={
                '0': 'TRAIN',
                '1': 'TEST'
            }
            
            for include in includes:
                if include.phase is not None:
                    print '    phase: ', phase_mapper[str(include.phase)]
            print '  }'
        
        if layer.transform_param is not None and layer.transform_param.scale is not None and layer.transform_param.scale!=1:
            print '  transform_param {'
            print '    scale: %s'%layer.transform_param.scale
            print '  }'
     
        if layer.data_param is not None and (layer.data_param.source!="" or layer.data_param.batch_size!=0 or layer.data_param.backend!=0):
            print '  data_param: {'
            if layer.data_param.source is not None:
                print '    source: "%s"'%layer.data_param.source
            if layer.data_param.batch_size is not None:
                print '    batch_size: %d'%layer.data_param.batch_size
            if layer.data_param.backend is not None:
                print '    backend: %s'%layer.data_param.backend
            print '  }'
            
        if layer.param is not None:
            params = layer.param
            for param in params:
                print '  param {'
                if param.lr_mult is not None:
                    print '    lr_mult: %s'% param.lr_mult
                print '  }'
        
        if layer.convolution_param is not None:
            print '  convolution_param {'
            conv_param = layer.convolution_param
            if conv_param.num_output is not None:
                print '    num_output: %d'%conv_param.num_output
            if len(conv_param.kernel_size) > 0:
                for kernel_size in conv_param.kernel_size:
                    print '    kernel_size: ',kernel_size
            if len(conv_param.stride) > 0:
                for stride in conv_param.stride:
                    print '    stride: ', stride
            if conv_param.weight_filler is not None:
                print '    weight_filler {'
                print '      type: "%s"'%conv_param.weight_filler.type
                print '    }'
            if conv_param.bias_filler is not None:
                print '    bias_filler {'
                print '      type: "%s"'%conv_param.bias_filler.type
                print '    }'
            print '  }'
        
        print '}'
    

    可以得到以下信息:

    展开全文
  • 只有caffemodel文件,反推prototxt

    千次阅读 2017-08-18 08:18:14
    只有caffemodel文件,反推prototxt
  • 读取和修改caffemodel文件

    千次阅读 2017-07-26 03:44:19
    使用caffe框架训练后得到的权重通过Google Protobuf来存储为.caffemodel的二进制文件,为了更好地更改网络结构... 好在caffe的Python接口提供了针对caffemodel文件的修改方法 为了更好地可视化,这里使用了Python的j
  • 解析caffe生成的caffemodel文件

    万次阅读 2018-07-29 20:44:09
    要想了解caffe生成的caffemodel文件里的内容,我们就需要解析.caffemodel文件(caffemodel里不仅存储了权重和偏置等信息,还存储了整个训练网络的结构信息,即.prototxt信息,当然solver.prototxt信息是看不见的)。...
  • 使用JSONExport生成model文件

    千次阅读 2015-03-30 19:19:29
    后来转做ios开发,自己懒写代码生成工具,所以一直也想找一款生成通过json字符串转为model的工具。 发现JSONExport还是不错的,在此分享一下:JSONExport 在此感谢下作者Ahmed-Ali。 运行JSONExport的界面是...
  • 打开 .model 文件

    千次阅读 2015-04-28 12:36:00
    使用磁盘映像挂载器 转载于:https://www.cnblogs.com/jiwen/p/4462682.html
  • 读取和修改caffemodel文件里的参数

    万次阅读 2017-03-09 19:22:28
    基于caffe 的卷积神经网络模型训练后得到的权值是通过Google Protobuffer来存储的后缀名为.caffemodel的二进制文件,这类文件一般...在这样的情况下我们就需要对caffemodel文件进行操作。好在caffe的python接口提供了针
  • openpose的caffemodel文件网盘备份

    千次阅读 多人点赞 2018-07-20 16:04:24
    在编译openpose过程中,有一步会去下载官方预先训练的caffe模型文件到‘源码/model’目录下。 但是在大陆下载还是很慢的,经常中断,实在不能忍。 我下载后备份到百度云盘上供大家下载使用: 链接:...
  • 从github经常下载别人训练好的model,一个pb文件,里面都存储了什么东西呢?...Tensorboard去解析这些model文件,很强大。安装,pip install tensorboard推荐使用whL的方式安装,当你机器上有多个tensorflow...
  • xorm根据数据库生成go model文件

    千次阅读 2018-05-10 19:01:48
    database=testdb" templates/goxorm 会在./model目录下生成go的文件 坑 一定要在$GOPATH/src/github.com/go-xorm/cmd/xorm目录下运行,因为在这个目录下有templets,在解析数据库结构的时候有用。如果在别的目录下...
  • weka 中加载model文件

    千次阅读 2014-05-13 16:08:16
    在红色区域,右击鼠标右键,选择load model ,然后找到自己的xxx.model文件,即可载入。 Ps:Thinkpad T430 截屏:Win+PrtSc,而非Fn+PrtSc。
  • 文章目录用MATLAB更改初始data model文件中的参数(1)什么是Data Model文件?Data Model API如何读取data model里面的内容?还有哪些其他实用的API?(从属于prescan.experiment下)用Data Model API修改参数的优势 ...
  • 读取修改caffemodel文件里的网络模型参数

    万次阅读 热门讨论 2017-05-12 20:34:58
    [背景] caffe模型文件caffemodel中参数的读取和修改
  • tensorflow model几种模型文件

    千次阅读 2019-10-26 08:58:23
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  • SpringMVC中的model什么

    千次阅读 2019-09-11 17:22:47
    model是一种概念,而不是一种具体的参数或是其他的具体的体现,MVC是软件工程中一种常用的规范的设计模式,model(模型层)-view(视图层)-controller(控制层) 简单来说,模型包括了你的数据模型(pojo或bean之类的...
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  • SVM分类及其Model文件的解析使用

    千次阅读 2012-03-20 18:43:09
    考虑到代码简单易操作,采用保存特征向量文件,离线训练SVM模型,然后在线predict的方法。以后可以加入opencv的SVM部分代码 (融入opencv的code)。 步骤1:保存特征向量文件 这里采用svmLight的文件结构,每个...
  • 具体转换过程如下图: 作者:jiankunking 出处:http://blog.csdn.net/jiankunking

空空如也

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model文件是什么