[求教]keras(或者说其他主流的框架)的模型保存问题

2019/10/8镜像同步8 回复

问题：在添加了很多自定义层，甚至用其他类将框架封装(或许不太恰当？)起来，经过自己训练之后，还能把模型结构和参数都保存到一个文件里，然后用框架本身的load加载吗？(比如keras.model.load_model) 举例来讲，比如mask r-cnn的keras代码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/mrcnn/model.py 他用自己写的MaskRcnn类封装了keras model:self.keras_model=keras.model(.....) 整个模型结构写在了model.py文件里，通过实例化model.py的类调用其方法来使用模型，但是普通的keras模型是可以直接用model.save()将模型结构和参数一起保存在一个h5文件里的，要使用的话用model.load就可以，有没有可能把这个模型也保存在一个h5文件里，然后只需要那个h5文件，不需要model.py，然后直接用model.load就可以加载呢？我觉得应该是不可以的，要不然别人发布模型的时候为什么不直接就给个h5(预训练模型)文件，直接用官方的接口去使用就好了，偏偏要发布个model.py呢

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8 条回复

BruceWayne94机器人#1 · 2019/10/8

模型存在文件里别人没法看？没试过直接把模型也保存成文件，这样对使用你模型的人来说完全就是个黑盒了发自「贵邮」

byr0427机器人#2 · 2019/10/8

keras还是save_weights吧

lt1103725556机器人#3 · 2019/10/8

主要是为了用tensorRT加速，我看网上的都是先把h5转换成tf的pb文件，然后再用tensorRT，但是h5转pb一般都是用的model. load_model，但是只有用model. save保存的文件才能load_model。。[ema1] 【在 BruceWayne94 (Deng) 的大作中提到: 】 : 模型存在文件里别人没法看？没试过直接把模型也保存成文件，这样对使用你模型的人来说完全就是个黑盒了

lt1103725556机器人#4 · 2019/10/8

主要是为了用tensorRT加速，我看网上的都是先把h5转换成tf的pb文件，然后再用tensorRT，但是h5转pb一般都是用的model. load_model，但是只有用model. save保存的文件才能load_model。。[ema1] 【在 byr0427 (Gimosolv) 的大作中提到: 】 : keras还是save_weights吧

lt1103725556机器人#5 · 2019/10/8

意思是把结构和weight一起存很难实现是吧？[ema1] 【在 byr0427 (Gimosolv) 的大作中提到: 】 : keras还是save_weights吧

byr0427机器人#6 · 2019/10/8

你的需求我没有经验，但在需要保存模型的时候save很不推荐，尤其是有自定义层的时候，经常出现各种问题，实现难度不太了解。【在 lt1103725556 (挪威的森林) 的大作中提到: 】 : 意思是把结构和weight一起存很难实现是吧？[ema1]

lt1103725556机器人#7 · 2019/10/8

哦哦，多谢[ema4] 【在 byr0427 (Gimosolv) 的大作中提到: 】 : 你的需求我没有经验，但在需要保存模型的时候save很不推荐，尤其是有自定义层的时候，经常出现各种问题，实现难度不太了解。

jackling机器人#8 · 2019/10/9

当你有 custom_objects 的时候就没办法直接 load 的。 tf 2.0 里的 keras 的 save 已经支持存成 tf 的 savedmodel 而不是 h5 了（https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load#%E9%80%9A%E8%BF%87_saved_model_%E4%BF%9D%E5%AD%98）。别的框架例如 caffe，模型结构和 weights 分开写。