tensorflow使用load_weights加载.h5

在TensorFlow中，我们可以使用`load_weights`函数来加载预训练模型的权重文件`.h5`。以下是一个使用`load_weights`加载`.h5`文件的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 创建一个模型
model = Sequential()
# 构建模型的结构

# 加载预训练模型的权重文件
model.load_weights('model_weights.h5')

在上面的代码中，我们首先导入所需的库，然后创建一个Sequential模型。注意，在使用`load_weights`之前，我们需要先构建好模型的结构。之后，我们使用`load_weights`函数加载预训练模型的权重文件，并指定文件的路径，例如`'model_weights.h5'`。

通过这种方式，我们可以加载预训练模型的权重文件`.h5`，使得我们可以使用已经训练好的模型进行预测或者进行进一步的训练。请确保权重文件的路径是正确的，并且您在加载之前已经创建了相应的模型结构。

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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进行训练。`initial_learning_rate` 表示学习率的初始值。`reduce_Rl` 是一个回调函数，用于在训练过程中动态地调整学习率。具体来说，当验证集上的损失不再下降时，学习率将按照因子 `factor` 进行衰减，`patience` 表示等待的轮数。

wide_deep = WDL(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary') wide_deep.load_weights("./output/wide_deep_weight.h5")

这段代码是使用 TensorFlow 实现 Wide & Deep 模型，其中包括一个线性模型和一个深度神经网络模型。模型的输入分为两部分，一部分是线性特征，另一部分是深度特征。线性特征是直接与输出相关的特征，比如用户的年龄、性别等；深度特征则是需要通过神经网络进行学习的非线性特征，比如用户的兴趣、搜索关键词等。load_weights 方法是加载预训练的模型参数。