keras读取h5文件load_weights、load代码操作

1. keras读取h5文件load_weights操作

当我们在keras中训练一个深度学习模型之后，我们需要将模型保存下来，以后可以使用已保存的模型进行预测、Fine-tune等操作。模型的保存和加载可以通过Keras提供的save和load_model函数来完成。当我们只需要加载已经训练好的权重时，我们可以使用load_weights函数来完成。

2. load_weights代码操作

2.1 导入相关模块

在使用load_weights函数之前，需要导入相关的模块，包括keras和一些常用的深度学习库，如numpy，matplotlib等。

import keras

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from keras.utils import np_utils

2.2 定义深度学习模型

在进行load_weights操作之前，需要先定义一个深度学习模型。在这里我们以一个简单的卷积神经网络模型为例。

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=X_train.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes))
model.add(Activation('softmax'))

2.3 加载保存好的模型权重

在定义好深度学习模型之后，我们需要加载保存好的模型权重。这里我们以load_weights函数为例，注意，load_weights函数必须在已经定义好模型之后才能进行操作。

model.load_weights('model_weights.h5')

3. 参数temperature的设置

在进行深度学习模型的预测时，常常需要使用temperature参数对预测出来的结果进行调整。temperature参数设置的大小会影响到预测结果的鲁棒性以及对不同输出的偏好程度。

temperature参数一般是由0.1~1（含）这个范围内的值来设定，即将模型预测的输出通过softmax函数进行归一化时除以一个较小的值（比如temperature=0.1），这样会让模型更加注重处理输出中的差异性，提高模型的鲁棒性。而当temperature=1时，模型预测的结果与softmax函数的标准输出是完全一致的。

因此，在这里我们将temperature设定为0.6：

temperature = 0.6

4. 总结

本文主要介绍了如何在keras中使用load_weights函数来加载已经训练好的深度学习模型的权重。在进行模型预测时，我们还可以通过设置temperature参数的值来提高模型的鲁棒性，保证模型对输出中的性质差异有更好的处理能力。