代码 model.load_weights("model/mnist/classifier/cnn_local_weights.h5")
时间: 2023-05-29 09:02:53 浏览: 59
这是一个使用 Keras 库的 Python 代码,用于加载预训练的卷积神经网络模型权重。具体来说,它假设已经存在一个名为 "cnn_local_weights.h5" 的权重文件,并将其加载到名为 "model" 的 Keras 模型中。这个特定的模型被训练为分类 MNIST 数据集中的手写数字。
相关问题
代码 model.load_weights()的作用
加载预训练模型权重是使用现有模型的一种常见技术。model.load_weights()的作用是将它的预训练模型权重加载进模型中。
在深度学习中,训练模型可能需要大量数据和时间。因此,如果可以使用预先训练好的模型,就可以节省大量的时间和计算资源。这使得开发人员能够快速地对新数据进行预测或分类,而不必重新训练整个模型。
当使用训练模型的时候,开发人员可以使用model.save_weights()将模型权重保存到硬盘上。当需要重新加载模型时,则可以使用model.load_weights()来加载先前训练的权重。这意味着可以通过修改网络结构或训练算法来改变模型,而不必重新开始训练模型。
因此,model.load_weights()的作用是将预训练模型权重加载进模型中以进行使用或扩展。
model.load_weights
load_weights 方法是 Keras 模型中用来加载模型权重的函数。它可以将之前训练好的权重文件加载到当前模型中,以便进行预测或继续训练。使用方法为 model.load_weights(filepath),其中 filepath 是保存权重文件的路径。