Keras查看model weights .h5 文件的内容

Keras的模型是用hdf5存储的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函数可以查看：

for layer in model.layers:
    weights = layer.get_weights()  # list of numpy array

而通过hdf5模块也可以读取：hdf5的数据结构主要是File - Group - Dataset三级，具体操作API可以看官方文档。weights的tensor保存在Dataset的value中，而每一集都会有attrs保存各网络层的属性：

import h5py

def print_keras_wegiths(weight_file_path):
    f = h5py.File(weight_file_path)  # 读取weights h5文件返回File类
    try:
        if len(f.attrs.items()):
            print("{} contains: ".format(weight_file_path))
            print("Root attributes:")
        for key, value in f.attrs.items():
            print("  {}: {}".format(key, value))  # 输出储存在File类中的attrs信息，一般是各层的名称

        for layer, g in f.items():  # 读取各层的名称以及包含层信息的Group类
            print("  {}".format(layer))
            print("    Attributes:")
            for key, value in g.attrs.items(): # 输出储存在Group类中的attrs信息，一般是各层的weights和bias及他们的名称
                print("      {}: {}".format(key, value))  

            print("    Dataset:")
            for name, d in g.items(): # 读取各层储存具体信息的Dataset类
                print("      {}: {}".format(name, d.value.shape)) # 输出储存在Dataset中的层名称和权重，也可以打印dataset的attrs，但是keras中是空的
                print("      {}: {}".format(name. d.value))
    finally:
        f.close()

而如果想修改某个值，则需要通过新建File类，然后用create_group, create_dataset函数将信息重新写入，具体操作可以查看这篇文章

参考

posted on 2017-11-18 22:23 Arkenstone 阅读(30558) 评论(0) 编辑收藏举报