不懂keras读取h5文件load_weights、load的操作方法？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

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关于保存h6模型、权重网上的示例非常多，也非常简单。主要有以下两个函数：

1、keras.models.load_model() 读取网络、权重

2、keras.models.load_weights() 仅读取权重

load_model代码包含load_weights的代码，区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中。

下面以resnet50加载h6权重为例，示例代码如下

import keras
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

from network.resnet50 import ResNet50
#修改过，不加载权重（默认官方加载亦可）
model = ResNet50() 

# 参数默认 by_name = Fasle， 否则只读取匹配的权重
# 这里h6的层和权重文件中层名是对应的（除input层）
model.load_weights(r'\models\resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_v2.h6') 

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