keras实现theano和tensorflow训练的模型相互转换

下面是关于“Keras实现Theano和TensorFlow训练的模型相互转换”的完整攻略。

Theano和TensorFlow训练的模型相互转换

在Keras中，我们可以使用backend()函数来指定使用Theano或TensorFlow作为后端。在训练模型时，我们可以使用Theano或TensorFlow作为后端。在使用不同的后端训练模型后，我们可以使用Keras提供的函数将模型从Theano转换为TensorFlow，或从TensorFlow转换为Theano。下面是一个示例说明，展示如何将模型从Theano转换为TensorFlow，或从TensorFlow转换为Theano。

示例1：将模型从Theano转换为TensorFlow

from keras.models import load_model

# 加载Theano训练的模型
model = load_model('model.h5')

# 将模型从Theano转换为TensorFlow
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('tf')
model.save('model_tf.h5')

在这个示例中，我们使用load_model()函数加载Theano训练的模型。我们使用backend()函数将后端设置为TensorFlow。我们使用set_image_dim_ordering()函数将图像维度顺序设置为TensorFlow。我们使用save()函数将模型保存为TensorFlow格式。

示例2：将模型从TensorFlow转换为Theano

from keras.models import load_model

# 加载TensorFlow训练的模型
model = load_model('model.h5')

# 将模型从TensorFlow转换为Theano
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')
model.save('model_th.h5')

在这个示例中，我们使用load_model()函数加载TensorFlow训练的模型。我们使用backend()函数将后端设置为Theano。我们使用set_image_dim_ordering()函数将图像维度顺序设置为Theano。我们使用save()函数将模型保存为Theano格式。

总结

在Keras中，我们可以使用backend()函数来指定使用Theano或TensorFlow作为后端。我们可以使用Theano或TensorFlow作为后端训练模型。我们可以使用Keras提供的函数将模型从Theano转换为TensorFlow，或从TensorFlow转换为Theano。我们可以使用load_model()函数加载模型。我们可以使用set_image_dim_ordering()函数将图像维度顺序设置为Theano或TensorFlow。我们可以使用save()函数将模型保存为Theano或TensorFlow格式。