tensorflow 有没有一种方法可以从.h5文件中确定模型架构？

velaa5lx 于 2023-08-06 发布在其他

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我有一个.h5文件，其中仅包含已使用Mask-RCNN和Keras框架进行训练以执行对象检测的模型的权重。我想用Python中的Tensorflow + Keras加载此模型，并在自定义图像上运行对象检测。
我使用的是Python 3.8.5，我尝试过使用keras.models.load_model()函数加载这个模型，但是当我尝试这样做的时候，我收到了错误：
ValueError：在配置文件中未找到模型
我知道这意味着.h5文件只保存了模型权重，为了使用这些权重，我必须将它们加载到具有相同体系结构的模型中。
我已经使用h5 py python模块查看了.h5文件中的组，试图了解其体系结构，但我只看到了如下所示的键：（还有很多很多像这样的，但那些都是我看到的键的总体概述）
“激活_1”、“添加_32”、“bn2a_branch1”、“资源5c_out”等。
这些群组有时候会有数据集成员，存取这些成员时，会提供类似下列的信息：

<HDF5 group "/bn4v_branch2a/bn4v_branch2a" (4 members)\>  
<HDF5 dataset "beta:0": shape (256,), type "<f4"\>  
<HDF5 dataset "gamma:0": shape (256,), type "<f4"\>  
<HDF5 dataset "moving_mean:0": shape (256,), type "<f4"\>  
<HDF5 dataset "moving_variance:0": shape (256,), type "<f4"\>

字符串
我可以假设一些东西，比如“activation_1”可能对应于激活层，但其余的层似乎与Dense、LeakyReLU、BatchNormalization层等不相关。我在建立模型时经常看到/使用的。
我需要在这里做什么？如何从仅包含模型权重的.h5文件中确定Keras + Mask-RCNN模型的架构？
谢谢，任何帮助都是非常感激的！

tensorflow

来源：https://stackoverflow.com/questions/64452847/is-there-a-way-to-determine-model-architecture-from-a-h5-file

4条答案

按热度按时间

9fkzdhlc1#

您可以在根组属性的“model_config”中找到它。只需检查：

f = h5py.File(your_model_name, 'r')
f.attrs.get('model_config')

字符串
在那里，你会发现所有的层类的名称，形状，激活功能等。

赞(0）回复(0）举报 2023-08-06

8ulbf1ek2#

尝试将模型加载到另一个变量中，然后调用model.summary（）函数

model_2 = load_model('old_model.h5')
model_2.summary()

字符串
这应该显示模型的层，如下所示：Summary of model

赞(0）回复(0）举报 2023-08-06

5t7ly7z53#

您也许能够从所得到的输出中收集一些信息。例如：

<HDF5 group "/bn4v_branch2a/bn4v_branch2a" (4 members)\>  
<HDF5 dataset "beta:0": shape (256,), type "<f4"\>  
<HDF5 dataset "gamma:0": shape (256,), type "<f4"\>  
<HDF5 dataset "moving_mean:0": shape (256,), type "<f4"\>  
<HDF5 dataset "moving_variance:0": shape (256,), type "<f4"\>

字符串
是批量归一化层。我是通过编写从pytorch转换到tensorflow的手动转换代码来了解这一点的。
也许你可以建立一个自己的测试网络，提取权重并读取结构，看看你知道的层的结构是什么样的，然后与你未知的模型结构进行比较？

赞(0）回复(0）举报 2023-08-06

ergxz8rk4#

有一个网站叫做netron，你可以上传你的.h5文件，并获得你的模型的良好视图。
https://netron.app/

赞(0）回复(0）举报 2023-08-06