load_weights什么函数

`load_weights`是一个函数，它用于从硬盘中加载预训练模型的权重。在深度学习中，模型的权重通常保存在硬盘上，以便在需要时重新加载并使用它们。这个函数通常是由深度学习框架提供的，例如 TensorFlow 或 PyTorch。通过调用这个函数，我们可以将预训练模型的权重加载到模型中，以便我们可以使用它来进行预测或微调。

相关问题

keras load_weights 函数详解

`load_weights()`函数是Keras中用于加载预训练模型权重的函数。它可以将已经训练好的模型权重加载到新的模型中，以实现迁移学习或继续训练的目的。下面是`load_weights()`函数的详细解释：

函数原型：

load_weights(filepath, by_name=False, skip_mismatch=False)

参数说明：

- `filepath`：权重文件的路径。可以是一个HDF5格式的文件，也可以是一个包含权重的numpy数组。
- `by_name`：布尔值，如果为True，则按照层的名字来加载权重。如果为False，则按照层的顺序来加载权重。默认为False。
- `skip_mismatch`：布尔值，如果为True，则如果模型中的层与权重文件中的层不匹配，则跳过这些层。如果为False，则会抛出一个异常。默认为False。

返回值：

该函数没有返回值，它只是将权重加载到模型中。

使用示例：

假设我们已经训练好了一个模型`model`，并将其保存为了一个HDF5文件`weights.h5`。现在我们想要将这些权重加载到一个新的模型`new_model`中，可以使用如下代码：

from keras.models import load_model

new_model = load_model('new_model.h5')  # 加载新模型
new_model.load_weights('weights.h5')  # 加载权重

注意：如果新模型与原模型的结构不同，需要在加载权重时设置`by_name=True`，并将原模型中层的名字与新模型中相应层的名字对应起来。例如，如果原模型中有一个名为`conv2d_1`的卷积层，而新模型中对应的卷积层的名字为`conv1`，则可以使用如下代码：

new_model.load_weights('weights.h5', by_name=True, skip_mismatch=True)

在该代码中，`skip_mismatch=True`表示如果层的名字不匹配，则跳过这个层。

解释def run(FLAGS, cfg): # build Tracker tracker = Tracker(cfg, mode='test') # load weights if cfg.architecture in ['DeepSORT']: if cfg.det_weights != 'None': tracker.load_weights_sde(cfg.det_weights, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_sde(None, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_jde(cfg.weights)

这段代码是定义了一个名为 run 的函数，该函数接受两个参数 FLAGS 和 cfg。其主要功能是构建一个 Tracker 对象并加载权重。

具体步骤如下：

1. 根据给定的配置 cfg 和模式 'test'，创建一个 Tracker 对象 tracker。
2. 判断 cfg.architecture 是否为 'DeepSORT'，如果是则继续执行下一步，否则执行步骤 5。
3. 判断 cfg.det_weights 是否为 'None'，即检测模型权重是否存在，如果存在则加载检测模型权重 cfg.det_weights 和重识别模型权重 cfg.reid_weights，否则只加载重识别模型权重 cfg.reid_weights。
4. 如果成功加载了检测模型和重识别模型的权重，则通过 tracker.load_weights_sde 函数加载权重到 Tracker 对象中。
5. 如果 cfg.architecture 不是 'DeepSORT'，则通过 tracker.load_weights_jde 函数加载 cfg.weights 中的权重到 Tracker 对象中。

该函数的主要目的是准备跟踪器，为跟踪视频或图像中的目标做准备。其中，DeepSORT 是一种基于深度学习的目标跟踪算法，需要加载检测模型和重识别模型的权重；而其他跟踪算法则只需要加载一个模型的权重。