keras导入weights方式

下面是关于“Keras导入weights方式”的完整攻略。

Keras导入weights方式

在Keras中，我们可以使用不同的方式导入预训练的权重。这些权重可以是在其他模型上训练得到的，也可以是在同一模型上训练得到的。下面是两种常用的导入权重的方式。

1. 加载整个模型

我们可以使用load_model()函数加载整个模型，包括模型的结构和权重。这种方式适用于我们想要使用完全相同的模型和权重。

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 加载数据
dataset = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]

# 评估模型
scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

在这个示例中，我们使用load_model()函数加载整个模型。我们使用loadtxt()函数加载数据。我们使用evaluate()方法评估模型。

2. 加载权重

我们可以使用load_weights()函数加载模型的权重。这种方式适用于我们想要在同一模型的不同实例之间共享权重。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 加载权重
model.load_weights("weights.h5")

# 加载数据
dataset = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]

# 评估模型
scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

在这个示例中，我们使用Sequential()类创建一个新的模型。我们使用Dense()函数添加层到模型中。我们使用load_weights()函数加载模型的权重。我们使用loadtxt()函数加载数据。我们使用evaluate()方法评估模型。

总结

在Keras中，我们可以使用不同的方式导入预训练的权重。我们可以使用load_model()函数加载整个模型，包括模型的结构和权重。我们可以使用load_weights()函数加载模型的权重。我们可以根据具体的需求选择合适的方式。