def load_model( filepath, custom_objects=None, compile=True, safe_mode=True, **kwargs )
时间: 2024-04-22 18:25:41 浏览: 7
`load_model` 函数用于加载一个已经训练好的模型。
参数:
- `filepath`:模型的文件路径。
- `custom_objects`:一个字典,用于指定自定义对象的映射,例如自定义层或损失函数。默认为 `None`。
- `compile`:一个布尔值,指示是否重新编译模型。默认为 `True`。
- `safe_mode`:一个布尔值,指示是否在加载模型时启用安全模式。安全模式可以帮助检测到损坏的模型文件。默认为 `True`。
- `**kwargs`:其他参数。
返回值:
加载并返回一个已经训练好的模型。
请注意,这里的函数是我自己定义的,并不是来自于CSDN开发的ChatGPT。
相关问题
self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)
这段代码是用于加载已经训练好的深度学习模型的权重参数,其中pre_trained_weights是指预训练模型的权重参数所在的文件路径。load_weights()函数有一个by_name参数,如果设置为True,则会按照层的名字来匹配权重参数,只有名字匹配的层才会被加载。这个参数通常用于当我们要把一个模型的某些部分或某些层的权重参数迁移到另一个模型时使用,以确保权重参数匹配。
self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)+
这段代码使用 Keras 中的 load_weights 方法加载预训练权重。load_weights 方法可以从指定的文件中加载模型权重,并将其应用于当前模型。其中,pre_trained_weights 是预训练权重所在的文件路径,by_name 参数为 True 表示只加载与当前模型具有相同名称的层的权重,其他层的权重将被忽略。这通常用于在调整模型时,保留一些层的预训练权重,以加快模型的收敛速度和提高模型的泛化性能。值得注意的是,如果预训练模型与当前模型的结构不一致,那么加载权重时可能会出现错误。