代码解释：model.save_weights(os.path.join('model', 'main', 'model.h5'), save_format='h5')

时间: 2023-10-06 17:12:53 浏览: 62
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keras读取h5文件load_weights、load代码操作

这段代码是将训练好的神经网络模型的权重保存到一个HDF5格式的文件中。其中，`model`是已经训练好的神经网络模型，`os.path.join('model', 'main', 'model.h5')`表示要将保存的文件命名为`model.h5`，并将其保存在名为`model/main`的目录中。`save_format='h5'`表示将文件保存为HDF5格式。保存模型的权重可以方便地加载模型并继续训练或进行预测。
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if train: model_spot_recog.save_weights(path) # Save Weights else: model_spot_recog.load_weights(path) # Load Pretrained Weights results = model_spot_recog.predict( X_test, verbose=1 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'save_weights'

根据你提供的代码，错误是由于 model_spot_recog 是一个空对象，即 NoneType，而不是一个有效的模型对象。因此，它没有 save_weights 方法。 你需要检查 model_spot_recog 对象的初始化和赋值过程，确保它被...

model = vgg("vgg16", mat_height=mat_height, mat_width=mat_width, num_classes=num_classes) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) weights_path = "./save_weights/myVGG.ckpt.index" assert os.path.exists(weights_path), "file: '{}' dose not exist.".format(weights_path) model.load_weights(weights_path[:-6])

- assert os.path.exists(weights_path), "file: '{}' dose not exist.".format(weights_path) 表示检查预训练的权重文件是否存在，如果不存在则会抛出异常。 - model.load_weights(weights_path[:-6]) 表示...

yaml_string = model.to_json() with open('cat_dog_faces.yaml', 'w') as outfile: outfile.write(yaml_string) model.save_weights('cat_dog_faces.h5')

这段代码是将Keras模型的结构保存为YAML格式，并将模型的权重保存为HDF5格式。可以通过以下代码加载模型： ...loaded_model.load_weights("cat_dog_faces.h5") 这样就可以恢复之前训练好的模型，并可以继续使用。

if not train: # Load Pretrained Weights model_spot.load_weights(path) else: model_spot.set_weights(weight_reset_spot) history_spot = model_spot.fit( X_train, np.array(y_train), batch_size=batch_size, epochs=epochs_spot, verbose=0, validation_data = (X_test, np.array(y_test)), shuffle=True, callbacks=[keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath = path, save_weights_only=True )], )

从这段代码中可以看出，如果train为False，则会加载预训练的权重；如果train为True，则会使用重置后的权重进行训练。在训练时，使用了批处理大小为batch_size，训练轮数为epochs_spot，同时设置了验证集为(X_test, ...

_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

这是一个配置文件，其中定义了模型的各种参数和选项。模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth"。还指定了模型的传输类型、是否保存...

checkpoint_save_path = "./cwru_checkpoint/cwru_cnn.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('-------------load the model-----------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True, save_best_only=True) history = model.fit(x=x_train, y=y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_valid, y_valid), shuffle=True, callbacks=[cp_callback]) model.summary() 这段代码是做什么

这里设定了save_weights_only=True，只保存权重而不保存模型结构；save_best_only=True表示只保存最好的模型，即验证集上准确率最高的模型。 - model.fit函数用于训练模型。其中x_train和y_train是训练...

def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: model = Trainer.build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model, save_dir=cfg.OUTPUT_DIR).resume_or_load( cfg.MODEL.WEIGHTS, resume=args.resume ) if cfg.TEST.AUG.ENABLED: res = Trainer.test_with_TTA(cfg, model) else: res = Trainer.test(cfg, model) if comm.is_main_process(): verify_results(cfg, res) return res trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) return trainer.train()

这段代码定义了一个名为main()的函数，接受一个参数args。该函数首先调用setup()函数，将args作为参数传递进去，并返回一个配置对象cfg。 然后，它检查命令行参数args.eval_only是否为True。如果是True...

使用TensorFlow实现时装分类，数据来源: keras.datasets.fashion_mnist，步骤和部分代码分析: 1.读取数据 2.进行模型编写: 双层:128神经元, 全链接层10个类别输出 Dense(128, activation=tf.nn.relu) 3.选择SGD优化器 4.训练和评估 5.打印模型结构 6.保存模型(model.save_weights): a)保存成ckpt b)保存成h5文件 keras.callbacks import ModelCheckpoint(*)，使用pycharm语言进行代码书写

以下是使用TensorFlow实现时装分类的代码和注释： python import tensorflow as tf ...model.save_weights(checkpoint_path.format(epoch=0)) # 6.b. 保存成h5格式 model.save('model/fashion_mnist.h5')

base_model = tf.keras.Model(input1, max3, name="3dcnn") # Build the base model base_model.summary() base_model.load_weights('Modelli/CNN_weights_Hipp_finale.h5', by_name=True) #base_model.load_weights('Modelli/CNN_VOID_weights_15.h5', by_name=True) base_model.trainable = False # 固定base_model的参数不进行训练 # Set the learning Rate initial_learning_rate = 0.0001 reduce_Rl=tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=2, verbose=1)

这段代码是用 Tensorflow 构建一个 3D CNN 的模型，并加载了之前训练好的权重。其中，input1 是输入的数据，max3 是经过卷积池化后得到的特征向量。base_model.trainable = False 表示将模型中的参数固定不...

model.save_weights

model.save_weights 是 Keras 中的一个函数，用于将模型的权重保存到硬盘上。它接受一个文件路径作为参数，并将模型权重保存到该文件中。这样，下次使用时可以加载这些权重，继续训练或使用模型。

weights_path = "./resNet50.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码使用了torch.load函数从weights_path中加载预训练的模型权重，并使用model.load_state_dict函数将这些权重应用到model中。需要注意的是，map_location参数用于指定模型应该被加载到哪个设备上，...

import os from tqdm import tqdm import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from arcface import ArcFace # 数据集路径 DATA_DIR = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/date' # 训练模型保存路径 SAVE_PATH = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/model/arcface' # 读取数据集 X = [] y = [] for img_path in tqdm(os.listdir(DATA_DIR)): if img_path.endswith('.jpg'): img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, img_path)) name = img_path.split('_')[0] X.append(img) y.append(name) # 构建特征提取网络 input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3)) backbone = tf.keras.applications.ResNet50V2( include_top=False, weights="./resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_tensor=input_layer, input_shape=None, pooling='avg', ) output_layer = ArcFace(n_classes=len(set(y)), margin=0.5)(backbone.output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer]) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(np.array(X), tf.keras.utils.to_categorical(y), epochs=10, batch_size=32, verbose=2) # 保存模型 if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) model.save(os.path.join(SAVE_PATH, 'model.h5'), save_format='h5')

这段代码中的错误是在导入ArcFace模块时发生了异常。具体来说，您使用了from arcface import ArcFace语句导入了ArcFace类，但是Python无法找到该模块。 您需要确保arcface.py文件位于正确的路径中，并且...

model.save_weights怎么用

model.save_weights('model_weights.h5') 此外，还可以将整个模型保存到磁盘，以便稍后加载和使用。保存模型的完整代码示例如下： from tensorflow.keras.models import load_model model.save('my_model.h5')

tb_writer_path = './runs/test/' if os.path.exists(tb_writer_path) is False: os.makedirs(tb_writer_path) pth_save_path = "./weights/7/" if os.path.exists(pth_save_path) is False: os.makedirs(pth_save_path)这段代码是什么意思

这段代码的意思是：如果路径"tb_writer_path"不存在，则创建一个名为"test"的子目录，并将该子目录存储...同样地，如果路径"pth_save_path"不存在，则创建一个名为"7"的子目录，并将该子目录存储在"weights"文件夹下。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch，学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

这段代码是用来训练一个深度学习模型的代码，使用了Keras和Tensorflow进行模型的搭建、训练和保存。该模型包含了卷积层、批量归一化层、Dropout层、LSTM层和全连接层，并且最终使用softmax激活函数得到预测的类别。...

数据来源: keras.datasets.fashion_mnist 其中数据涵盖了10个类别,单间服装的分辨率(28x28像素) 步骤和部分代码分析: 1.读取数据 2.进行模型编写: 双层:128神经元, 全链接层10个类别输出 Dense(128, activation=tf.nn.relu) 3.选择SGD优化器 4.训练和评估 5.打印模型结构 6.保存模型(model.save_weights): a)保存成ckpt b)保存成h5文件用完整代码回答上述问题，并且用200字来书写实验总结

model.save_weights('./model.ckpt') # 保存成 h5 文件 model.save('./model.h5') 实验总结： 本次实验通过使用 TensorFlow 搭建简单的神经网络模型，实现了对 Fashion-MNIST 数据集的分类任务。通过搭建双层...

print('Start training ...') flag = True for epoch in range(epochs): # print('MODE NOW: {}'.format(mode)) for train_images, train_labels in train_ds: train(train_images, train_labels, epoch, training_mode) if flag: bc_model.summary() flag = False for test_images, test_labels in test_ds: test(test_images, test_labels, training_mode) # save model if epoch % 10 == 0 and epoch > 0: print('Saving weights to {}'.format(output_dir)) bc_model.save_weights(os.path.join(output_dir, "bc_model_{}.ckpt".format(epoch))) with metrics_writer.as_default(): tf.summary.scalar('train_loss_rec_gate', train_loss_rec_v.result(), step=epoch) tf.summary.scalar('test_loss_rec_gate', test_loss_rec_v.result(), step=epoch) print('Epoch {} | Train L_gate: {} | Test L_gate: {}' .format(epoch, train_loss_rec_v.result(), test_loss_rec_v.result())) reset_metrics() # reset all the accumulators of metrics print('bla')

这段代码是一个训练深度学习模型的主要代码框架。其中，epochs变量表示训练的轮数，train_ds和test_ds分别表示训练集和测试集的数据集对象。在每一轮训练中，首先对每一个训练图像和标签对调用train()函数...

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