(This问题可能涉及python keras和js。）
TensorflowJS具有Keras图层模型的model.loadWeights()，描述为：
从JSON对象加载所有层权重。
移植注解：HDF5重量文件无法直接加载到JavaScript/TypeScript中。scripts/www.example.com上的实用程序脚本提供了将其转换为与此方法兼容的JSON字符串的方法。pykeras.py offers means to convert them into JSON strings compatible with this method. Porting Note: TensorFlow.js Layers supports only loading by name currently.
@param weights将权重名称Map到权重值的JSON，作为嵌套的数字数组，或NamedTensorMap，即将权重名称Map到tf.Tensor对象的JSON。
我很难理解这意味着什么，也很难理解如何将权重转换为JSON。他们链接了一个scripts/pykeras.py文件，但不知道在哪里可以找到这个文件（它不在node_modules中）
有人帮忙吗？
1条答案
按热度按时间gg58donl1#
有时你可能只找到一些模型的权重，当你用
tensorflowjs_converter转换它们时，它们有modelTopology:null。不用说，如果模型拓扑设置为有意义的值，则不需要这样做。
然而，如果NN不是太复杂，那么在JS或TS中实现它并从外部源加载权重可能是值得的。
我是为VGG16设计的，但其他型号（如移动的网络）要复杂得多。
这就是当 * 您拥有模型 * 但想要 * 加载权重 * 时的求解方法。
1.获取（加载或写入）模型（必须是分层模型。）
1.然后仅装载重物