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。

相关问题

model.load_weights用法

`model.load_weights` 是一个 TensorFlow 函数，用于加载预先训练好的模型权重。它需要一个参数，即预训练模型的权重文件的路径，并且可以选择性地将参数 `by_name` 设置为 `True` 或 `False`，以指定是否仅恢复模型中与当前模型层名称相同的权重。使用此函数可以方便地将预训练模型的权重加载到当前模型中，以便继续训练或进行推理。

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。