model.load_weights( r'C:\Users\Administrator\Desktop\learn\cloud_acting\face_recognize_code\Python\my_face\model.h5')

这段代码是用来加载已经训练好的模型参数（即权重）的。其中，`model.load_weights()`函数会从指定路径（这里是`r'C:\Users\Administrator\Desktop\learn\cloud_acting\face_recognize_code\Python\my_face\model.h5'`）加载权重文件，然后将其赋值给模型中对应的层。这样，我们就可以使用这个已经训练好的模型来进行人脸识别任务。

相关问题

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。

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。