获取 TensorFlow Keras 模型的所有细节可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.models.load_model('path/to/model.h5')
这里的 'path/to/model.h5'
是模型文件的路径,可以是本地文件系统中的路径。
model.summary()
这将打印出模型的层结构、参数数量和每一层的输出形状。
weights = model.get_weights()
这将返回一个包含模型权重的列表,每个权重都是一个 NumPy 数组。
config = model.get_config()
这将返回一个包含模型配置信息的字典,包括模型的层、激活函数、优化器等。
compile_config = model.compile.optimizer.get_config()
这将返回一个包含模型编译信息的字典,包括优化器、损失函数、指标等。
通过以上步骤,你可以获取到 TensorFlow Keras 模型的所有细节,包括模型的架构、权重、配置信息和编译信息。根据具体需求,你可以进一步分析和使用这些细节来进行模型的优化、调整和部署。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云