module 'keras.engine.topology' has no attribute 'load_weights_from_hdf5_group_by_name'

时间: 2023-05-02 07:04:16 浏览: 159

keras读取h5文件load_weights、load代码操作

### Keras读取H5文件Load_Weights与Load模型操作详解 #### 一、Keras中的Model Load与Weights Load Keras是一个强大的深度学习库，它支持多种后端引擎如TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 Theano。在模型训练过程中，经常需要保存模型的结构以及权重以便于后续使用或进一步训练。Keras提供了两种主要的方法来完成这一任务：`keras.models.load_model()`用于加载整个模型（包括模型结构和权重），而`keras.models.Model.load_weights()`则专门用于加载模型的权重。 ##### 1. `keras.models.load_model()` 此方法不仅能够加载模型的结构，还能同时加载权重。这使得我们可以直接从HDF5格式的文件中恢复模型的所有信息。 **语法**: ```python keras.models.load_model(filepath, custom_objects=None, compile=True) ``` - **filepath**: 指定保存模型的HDF5文件路径。 - **custom_objects**: 可选参数，如果模型中使用了自定义层或函数，则需要提供这些对象的字典。 - **compile**: 如果设置为True，则加载后的模型会被编译，使用保存时的优化器、损失函数和指标。 **示例**: ```python from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('my_model.h5') ``` ##### 2. `keras.models.Model.load_weights()` 该方法主要用于加载模型的权重，这意味着你需要自己定义模型结构，并且确保结构与保存时完全一致。 **语法**: ```python keras.models.Model.load_weights(filepath, by_name=False) ``` - **filepath**: 指定保存权重的HDF5文件路径。 - **by_name**: 布尔值，默认为False。如果设置为True，则只加载名称匹配的层的权重。 **示例**: ```python # 假设已定义好模型结构 model = ResNet50() # 加载权重 model.load_weights('my_weights.h5', by_name=True) ``` #### 二、H5文件内部结构分析 H5文件是一种通用的文件格式，可以存储大量数据。在Keras中，模型的结构和权重通常以HDF5格式保存。 ##### H5文件结构概览 H5文件通常包含以下几部分： - **layer_names**: 一个属性，包含了模型中所有层的名称列表。 - **weights_names**: 每个层的属性，包含了该层所有权重的名称列表。 - **weight_values**: 每个权重的具体数值。 ##### 使用H5Py读取H5文件 H5Py是一个Python库，用于读取和写入HDF5文件。 **示例代码**: ```python import h5py # 打开H5文件 f = h5py.File('my_model.h5', 'r') # 获取层名称列表 layer_names = [n.decode('utf8') for n in f.attrs['layer_names']] # 遍历每个层 for name in layer_names: g = f[name] weight_names = [n.decode('utf8') for n in g.attrs['weight_names']] # 读取权重值 weights = [g[weight_name] for weight_name in weight_names] # 关闭文件 f.close() ``` #### 三、具体示例以ResNet50模型为例，展示如何使用`load_weights`方法加载预训练权重。 ```python from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.models import Model import h5py # 定义模型 model = ResNet50(weights=None) # 加载权重 model.load_weights('resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5', by_name=True) # 输出模型结构 print(model.summary()) ``` #### 四、总结通过以上介绍，我们可以看出Keras提供的`load_model`和`load_weights`方法非常实用，可以帮助我们轻松地保存和加载模型。其中，`load_weights`需要特别注意的是，必须保证加载的权重与模型结构完全一致，否则可能会出现错误。此外，了解H5文件的基本结构有助于更好地理解模型保存与加载的过程。这对于开发复杂的深度学习模型非常有用，尤其是在处理大规模数据集时。

这个问题是因为 Keras 版本不兼容导致的。load_weights_from_hdf5_group_by_name 这个方法已经在新版本中被废弃了，你需要升级你的 Keras 至最新版本，或者采用其它方法来替代它。

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module 'keras.engine.topology' has no attribute 'load_weights_from_hdf5_group_by_name'

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