这篇文章主要讲解了使用Keras查看model weights.h5文件内容的实现方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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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 h6py
 
def print_keras_wegiths(weight_file_path):
  f = h6py.File(weight_file_path) # 读取weights h6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()

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