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

1. http://download.nexusformat.org/sphinx/examples/h5py/index.html
2. https://github.com/fchollet/keras/issues/91
3. http://christopherlovell.co.uk/blog/2016/04/27/h5py-intro.html
4. http://docs.h5py.org/en/latest/quick.html
5. https://confluence.slac.stanford.edu/display/PSDM/How+to+access+HDF5+data+from+Python#HowtoaccessHDF5datafromPython-Example2:Extractandprintthetimevariables