怎么更改模型的权重类型
时间: 2023-05-29 14:02:35 浏览: 56
更改模型的权重类型需要做以下几个步骤:
1. 在定义模型时指定权重类型:在定义模型的时候,可以通过`dtype`参数或`tf.keras.backend.set_floatx()`函数来指定权重的数据类型。
例如:
```python
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,), activation='relu', dtype='float16'))
```
或者:
```python
tf.keras.backend.set_floatx('float16')
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,), activation='relu'))
```
2. 加载保存的模型时指定权重类型:在加载已经保存的模型时,可以通过`dtype`参数或`tf.keras.backend.set_floatx()`函数来指定权重的数据类型。
例如:
```python
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects=None, compile=True, options={'dtype': 'float16'})
```
或者:
```python
tf.keras.backend.set_floatx('float16')
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects=None, compile=True)
```
3. 转换模型的权重类型:可以通过`tf.keras.models.clone_model()`函数和`model.set_weights()`方法来将模型的权重从一种类型转换成另一种类型。
例如:
```python
old_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects=None, compile=True)
new_model = tf.keras.models.clone_model(old_model)
new_model.build()
new_model.set_weights([w.astype('float16') for w in old_model.get_weights()])
```