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(nèi)容不同
h5格式可以保存模型的結(jié)構(gòu)和權(quán)重,weights只保存了模型的權(quán)重,ckpt可以保存模型的權(quán)重和優(yōu)化器的狀態(tài),而pth可以保存模型的結(jié)構(gòu),權(quán)重,優(yōu)化器的狀態(tài)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(shù)加載,weights需要通過對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行加載,ckpt和pth需要使用TensorFlow或者PyTorch的恢復(fù)函數(shù)進(jìn)行加載。
4.應(yīng)用場景不同
h5和weights常用于模型的部署和分享,因?yàn)樗麄儼男畔⒈容^簡單,加載也相對容易。ckpt和pth則更常用于訓(xùn)練過程中,因?yàn)樗鼈兛梢员4鎯?yōu)化器的狀態(tài),方便進(jìn)行斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)。
5.兼容性不同
h5是一個通用的數(shù)據(jù)格式,可以被很多深度學(xué)習(xí)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(zhuǎn)換不同的模型權(quán)重格式
1.h5轉(zhuǎn)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(quán)重,最后按照Darknet框架的格式進(jìn)行保存。
2.weights轉(zhuǎn)為ckpt
這需要使用TensorFlow的模型定義,根據(jù)weights文件的權(quán)重,設(shè)定模型的參數(shù),然后使用TensorFlow的保存函數(shù)進(jìn)行保存。
3.ckpt轉(zhuǎn)為pth
首先需要用TensorFlow加載ckpt文件,然后將權(quán)重轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組,最后通過PyTorch的保存函數(shù)保存為pth文件。
4.pth轉(zhuǎn)為h5
需要先用PyTorch加載pth文件,然后將權(quán)重轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組,最后通過Keras的保存函數(shù)保存為h5文件。
在實(shí)際應(yīng)用中,需要根據(jù)不同的需求,選擇合適的模型權(quán)重格式。了解不同格式的特點(diǎn)和用途,可以更有效地進(jìn)行模型的訓(xùn)練,部署和分享。