1.來源框架不同
h5格式通常用于Keras和TensorFlow框架,weights用于Darknet框架,ckpt是TensorFlow框架的一種格式,而pth則主要用于PyTorch框架。
2.保存內容不同
h5格式可以保存模型的結構和權重,weights只保存了模型的權重,ckpt可以保存模型的權重和優化器的狀態,而pth可以保存模型的結構,權重,優化器的狀態以及其他額外信息。
3.加載方式不同
h5格式的模型可以直接通過Keras或者TensorFlow的load_model函數加載,weights需要通過對應的網絡結構進行加載,ckpt和pth需要使用TensorFlow或者PyTorch的恢復函數進行加載。
4.應用場景不同
h5和weights常用于模型的部署和分享,因為他們包含的信息比較簡單,加載也相對容易。ckpt和pth則更常用于訓練過程中,因為它們可以保存優化器的狀態,方便進行斷點續訓。
5.兼容性不同
h5是一個通用的數據格式,可以被很多深度學習框架識別。weights主要用于Darknet框架,ckpt和pth則分別是TensorFlow和PyTorch框架的專用格式。
延伸閱讀
如何轉換不同的模型權重格式
1.h5轉為weights
一種常見的方法是先通過Keras加載h5模型,然后逐層提取出模型權重,最后按照Darknet框架的格式進行保存。
2.weights轉為ckpt
這需要使用TensorFlow的模型定義,根據weights文件的權重,設定模型的參數,然后使用TensorFlow的保存函數進行保存。
3.ckpt轉為pth
首先需要用TensorFlow加載ckpt文件,然后將權重轉換為numpy數組,最后通過PyTorch的保存函數保存為pth文件。
4.pth轉為h5
需要先用PyTorch加載pth文件,然后將權重轉換為numpy數組,最后通過Keras的保存函數保存為h5文件。
在實際應用中,需要根據不同的需求,選擇合適的模型權重格式。了解不同格式的特點和用途,可以更有效地進行模型的訓練,部署和分享。