keras读取训练好的模型参数并把参数赋值给其它模型详解

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Keras读取训练好的模型参数

在Keras中，我们可以使用model.save方法将训练好的模型保存到磁盘上。保存的模型包括模型的结构和参数。我们可以使用keras.models.load_model方法加载保存的模型。

下面是一个示例：

from keras.models import load_model

# 加载保存的模型
model = load_model('my_model.h5')

# 在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=128)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

在这个示例中，我们使用keras.models.load_model方法加载保存的模型，并使用model.evaluate方法在测试集上评估模型。最后，我们打印出测试准确率。

Keras把模型参数赋值给其它模型

在Keras中，我们可以使用model.get_weights方法获取模型的参数，并使用model.set_weights方法将参数赋值给其它模型。

下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型1
model1 = Sequential()
model1.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model1.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 定义模型2
model2 = Sequential()
model2.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model2.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 获取模型1的参数
weights = model1.get_weights()

# 将模型1的参数赋值给模型2
model2.set_weights(weights)

在这个示例中，我们首先定义了两个模型model1和model2，它们的结构相同。然后，我们使用model1.get_weights方法获取模型1的参数，并使用model2.set_weights方法将参数赋值给模型2。

需要注意的是，模型1和模型2的结构必须相同，否则会出现维度不匹配的错误。