Keras查看model weights .h5 文件的內容

Keras的模型是用hdf5存儲的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函數可以查看：

for layer in model.layers:
    weights = layer.get_weights()  # list of numpy array

而通過hdf5模塊也可以讀取：hdf5的數據結構主要是File - Group - Dataset三級，具體操作API可以看官方文檔。weights的tensor保存在Dataset的value中，而每一集都會有attrs保存各網絡層的屬性：

import h5py

def print_keras_wegiths(weight_file_path):
    f = h5py.File(weight_file_path)  # 讀取weights h5文件返回File類
    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))  # 輸出儲存在File類中的attrs信息，一般是各層的名稱

        for layer, g in f.items():  # 讀取各層的名稱以及包含層信息的Group類
            print("  {}".format(layer))
            print("    Attributes:")
            for key, value in g.attrs.items(): # 輸出儲存在Group類中的attrs信息，一般是各層的weights和bias及他們的名稱
                print("      {}: {}".format(key, value))  

            print("    Dataset:")
            for name, d in g.items(): # 讀取各層儲存具體信息的Dataset類
                print("      {}: {}".format(name, d.value.shape)) # 輸出儲存在Dataset中的層名稱和權重，也可以打印dataset的attrs，但是keras中是空的
                print("      {}: {}".format(name. d.value))
    finally:
        f.close()

而如果想修改某個值，則需要通過新建File類，然后用create_group, create_dataset函數將信息重新寫入，具體操作可以查看這篇文章

參考

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