model.load_weights用法
时间: 2023-04-30 18:01:38 浏览: 792
`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。
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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,则表示只进行评估而不进行训练。在这种情况下,它会通过调用`Trainer.build_model()`方法来构建模型,并使用`cfg.MODEL.WEIGHTS`参数加载预训练的模型权重。如果设置了`cfg.TEST.AUG.ENABLED`为True,它将使用测试时增强(Test-Time Augmentation)来进行评估,否则将直接进行评估。最后,它会通过调用`verify_results()`函数来验证评估结果,并返回结果。
如果命令行参数`args.eval_only`为False,则表示进行训练。它首先创建一个`Trainer`对象,并使用`cfg`作为参数传递进去。然后,它会通过调用`trainer.resume_or_load()`方法来恢复训练或加载预训练的模型权重。最后,它调用`trainer.train()`方法开始训练,并返回训练结果。
这段代码的作用是根据命令行参数来选择是进行评估还是训练,并执行相应的操作。
self.model.load_weights(weights)
这段代码是用来加载模型权重的。通常在训练完成后,我们会将模型的权重保存到一个文件中,以便后续可以加载该文件来恢复模型的状态,继续使用或进行推理。load_weights() 方法是 Keras 模型中的一个方法,可以用来从文件中加载模型的权重。在这里,self.model 是一个 Keras 模型实例,weights 是一个字符串或一个路径,指定了保存模型权重的文件的位置。
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