读取h5文件中模型的权重值_读取h5权重的参数量

在keras和tensorflow2中，模型或者模型的权重以h5文件保存。怎么单独读取保存模型或者模型中的权重值呢？这是这篇文章中讨论的问题。

首先我们从网上下载vgg16的模型文件，重命名为‘vgg16’。下载地址为：VGG16权重

首先简单介绍一下h5文件：

h5文件即HDF5文件（Hierarchical Data Format Version 5（ HDF5）： 层次性数据格式第五版），是一种存储相同类型数值的大数组的机制，适用于可被层次性组织且数据集需要被元数据标记的数据模型，在python中常用的接口模块为 h5py。

HDF5 三大要素：

hdf5 files：能够存储两类数据对象 dataset 和 group 的容器，其操作类似 python 标准的文件操作；File 实例对象本身就是一个组，以 / 为名，是遍历文件的入口。

dataset(array-like)：可类比为 Numpy 数组，每个数据集都有一个名字（name）、形状（shape） 和类型（dtype），支持切片操作。

group(folder-like)：可以类比为 字典，它是一种像文件夹一样的容器，group 中可以存放 dataset 或者其他的 group，键就是组成员的名称，值就是组成员对象本身(组或者数据集)。HDF5 group在组织数据上像文件的目录，但在操作上HDF5 group为字典

总之，一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group。

 Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近，但是支持更多对外透明的存储特征，如数据压缩，误差检测，分块传输。因为h5文件类似python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值，示例如下：

import h5py
f = h5py.File('vgg16.h5', 'r')
print('f.keys():', f.keys())
print('f.values():', f.values())
print('f.items():', f.items())
print('f.attrs:', f.attrs)
print('f.attrs.items():', f.attrs.items())
print('f.attrs.keys():', f.attrs.keys())
print("f.attrs['layer_names']:", f.attrs['layer_names'])
print("f['block1_conv1'].attrs.keys():", f['block1_conv1'].attrs.keys())
print("f['block1_conv1'].attrs['weight_names']:", f['block1_conv1'].attrs['weight_names'])
print("f['block1_conv1/block1_conv1_W_1:0']:", f['block1_conv1/block1_conv1_W_1:0'])

输出如下：

f.keys(): <KeysViewHDF5 ['block1_conv1', 'block1_conv2', 'block1_pool', 'block2_conv1', 'block2_conv2', 'block2_pool', 'block3_conv1', 'block3_conv2', 'block3_conv3', 'block3_pool', 'block4_conv1', 'block4_conv2', 'block4_conv3', 'block4_pool', 'block5_conv1', 'block5_conv2', 'block5_conv3', 'block5_pool', 'fc1', 'fc2', 'flatten', 'predictions']>
f.values(): ValuesViewHDF5(<HDF5 file "vgg16.h5" (mode r)>)
f.items(): ItemsViewHDF5(<HDF5 file "vgg16.h5" (mode r)>)
f.attrs: <Attributes of HDF5 object at 140703882956288>
f.attrs.items(): ItemsViewHDF5(<Attributes of HDF5 object at 140703882956288>)
f.attrs.keys(): <KeysViewHDF5 ['layer_names']>
f.attrs['layer_names']: [b'block1_conv1' b'block1_conv2' b'block1_pool' b'block2_conv1'
 b'block2_conv2' b'block2_pool' b'block3_conv1' b'block3_conv2'
 b'block3_conv3' b'block3_pool' b'block4_conv1' b'block4_conv2'
 b'block4_conv3' b'block4_pool' b'block5_conv1' b'block5_conv2'
 b'block5_conv3' b'block5_pool' b'flatten' b'fc1' b'fc2' b'predictions']
f['block1_conv1'].attrs.keys(): <KeysViewHDF5 ['weight_names']>
f['block1_conv1'].attrs['weight_names']: [b'block1_conv1_W_1:0' b'block1_conv1_b_1:0']
f['block1_conv1/block1_conv1_W_1:0']: <HDF5 dataset "block1_conv1_W_1:0": shape (3, 3, 3, 64), type "<f4">

h5文件中的权重保存在HDF5 dataset中，怎么读取呢？正如上面所讲，因为h5文件中的dataset是类似于数组的数据集，那我们就可以用读取数组的方法进行读取了！

print(f['block1_conv1/block1_conv1_W_1:0'][:])
print(f['block1_conv1/block1_conv1_W_1:0'].value)  #会报错

输出如下：

[[[[ 4.29470569e-01  1.17273867e-01  3.40129584e-02 ... -1.32241577e-01
    -5.33475243e-02  7.57738389e-03]
   [ 5.50379455e-01  2.08774377e-02  9.88311544e-02 ... -8.48205537e-02
    -5.11389151e-02  3.74943428e-02]
   [ 4.80015397e-01 -1.72696680e-01  3.75577137e-02 ... -1.27135560e-01
    -5.02991639e-02  3.48965675e-02]]
    ......
      [[-3.50096762e-01  1.38710454e-01 -1.25339806e-01 ... -1.53092295e-01
    -1.39917329e-01 -2.65075237e-01]
   [-4.85030204e-01  4.23195846e-02 -1.12076312e-01 ... -1.18306056e-01
    -1.67058021e-01 -3.22241962e-01]
   [-4.18516338e-01 -1.57048807e-01 -1.49133086e-01 ... -1.56839803e-01
    -1.42874300e-01 -2.69694626e-01]]]]
 
Traceback (most recent call last):
  File "/home/t.py", line 14, in <module>
    print(f['block1_conv1/block1_conv1_W_1:0'].value)
AttributeError: 'Dataset' object has no attribute 'value' 

网上的教程有用.value的方法读取dataset中的值的，但是在我这行不通，不知道是不是我的问题。。。所以我只能用[:]像读取数组的值一样读取dataset中的值了。

---

既然现在我们知道了h5文件中的数据存放形式以及读取方法，那就开始读取vgg16.h5中的权重值吧！先查看一下上代码：

import h5py
f = h5py.File('vgg16.h5','r')
for k, v in f.attrs.items():
    print('k:', k)
    print('v:', v)
for k1, v1 in f.items():
    print('k1:', k1)
    print('v1:', v1)

输出：

k: layer_names
v: [b'block1_conv1' b'block1_conv2' b'block1_pool' b'block2_conv1'
 b'block2_conv2' b'block2_pool' b'block3_conv1' b'block3_conv2'
 b'block3_conv3' b'block3_pool' b'block4_conv1' b'block4_conv2'
 b'block4_conv3' b'block4_pool' b'block5_conv1' b'block5_conv2'
 b'block5_conv3' b'block5_pool' b'flatten' b'fc1' b'fc2' b'predictions']
k1: block1_conv1
v1: <HDF5 group "/block1_conv1" (2 members)>
k1: block1_conv2
v1: <HDF5 group "/block1_conv2" (2 members)>
k1: block1_pool
v1: <HDF5 group "/block1_pool" (0 members)>
k1: block2_conv1
v1: <HDF5 group "/block2_conv1" (2 members)>
......（省略）

从上可以看出从f.attrs.items()只能读出模型中各个层或者各个模块的名称，所以要从f.items()中才可以继续读到模型的权重值！

for k1, v1 in f.items():
    print('k1:', k1)
    print('v1:', v1)
    for k2, v2 in v1.items():
        print('k2:', k2)
        print('v2:', v2)
        print('v2:', v2[:].shape)
        print('v2:', v2[:])

输出：

k1: block1_conv1
v1: <HDF5 group "/block1_conv1" (2 members)>
k2: block1_conv1_W_1:0
v2: <HDF5 dataset "block1_conv1_W_1:0": shape (3, 3, 3, 64), type "<f4">
v2: (3, 3, 3, 64)
v2: [[[[ 4.29470569e-01  1.17273867e-01  3.40129584e-02 ... -1.32241577e-01
    -5.33475243e-02  7.57738389e-03]
   [ 5.50379455e-01  2.08774377e-02  9.88311544e-02 ... -8.48205537e-02
    -5.11389151e-02  3.74943428e-02]
   [ 4.80015397e-01 -1.72696680e-01  3.75577137e-02 ... -1.27135560e-01
    -5.02991639e-02  3.48965675e-02]
（。。。省略）

从上可以看出，先遍历字典f.items()，得到h5文件中的group(v1),然后在遍历group字典v1.items(),就可以得到group中的dataset(v2),最后就可以通过v2[:]读取其权重值了！如果在遍历group字典v1.attrs.items(),就可以得到group中的weight_names，如下所示：

for k1, v1 in f.items():
    print('k1:', k1)
    print('v1:', v1)
    for k2, v2 in v1.attrs.items():
        print('k2:', k2)
        print('v2:', v2)
        print('v2:', v2[:].shape)
        print('v2:', v2[:])

输出：

k1: block1_conv1
v1: <HDF5 group "/block1_conv1" (2 members)>
k2: weight_names
v2: [b'block1_conv1_W_1:0' b'block1_conv1_b_1:0']
v2: (2,)
v2: [b'block1_conv1_W_1:0' b'block1_conv1_b_1:0']
......（省略）

所以为了读取权重值，要用.items()，而不是.attrs.items()！因为这样得到的时权重值的名字！

但是有时候为了得到权重值的名字和其值，则需要如下代码：

for k1, v1 in f.items():
    print('k1:', k1)
    print('v1:', v1)
    for k2, v2 in v1.attrs.items():
        print('k2:', k2)
        print('v2:', v2)
        for i in v2:
            name = k1+'/'+str(i, encoding="utf-8")
            print('name:', name)
            print('f[name]:', f[name])
            print('f[name].shap:', f[name].shape)
            print('f[name][:]:', f[name][:])

输出：

k1: block1_conv1
v1: <HDF5 group "/block1_conv1" (2 members)>
k2: weight_names
v2: [b'block1_conv1_W_1:0' b'block1_conv1_b_1:0']
name: block1_conv1/block1_conv1_W_1:0
f[name]: <HDF5 dataset "block1_conv1_W_1:0": shape (3, 3, 3, 64), type "<f4">
f[name].shap: (3, 3, 3, 64)
f[name][:]: [[[[ 4.29470569e-01  1.17273867e-01  3.40129584e-02 ... -1.32241577e-01
    -5.33475243e-02  7.57738389e-03]
   [ 5.50379455e-01  2.08774377e-02  9.88311544e-02 ... -8.48205537e-02
    -5.11389151e-02  3.74943428e-02]
   [ 4.80015397e-01 -1.72696680e-01  3.75577137e-02 ... -1.27135560e-01
    -5.02991639e-02  3.48965675e-02]]
（。。。。省略）

再介绍另一个可以读取h5文件的deepdish模块，还是用‘vgg16.h'文件为例。代码示例如下：

import deepdish as dd
p = dd.io.load('vgg16.h5')
print(type(p))
for k,v in p.items():
    print('k:', k)
    print('v:', v)

输出：

<class 'dict'>
k: block1_conv1
v: {'block1_conv1_W_1:0': array([[[[ 4.29470569e-01,  1.17273867e-01,  3.40129584e-02, ...,
          -1.32241577e-01, -5.33475243e-02,  7.57738389e-03],
         [ 5.50379455e-01,  2.08774377e-02,  9.88311544e-02, ...,
          -8.48205537e-02, -5.11389151e-02,  3.74943428e-02],
         [ 4.80015397e-01, -1.72696680e-01,  3.75577137e-02, ...,
          -1.27135560e-01, -5.02991639e-02,  3.48965675e-02]],
          ............}
......(省略)

从以上代码可以看出通过deepdish.io.load()方法读取’vgg16.h'文件后，就直接j将vgg16.h文件的内容以字典的形式返回！

---

那返回的字典中的值又是什么类型呢？

import deepdish as dd
p = dd.io.load('vgg16.h5')
print(type(p))
for k,v in p.items():
    print('k:', k)
    print('type(v):', type(v))

输出：

<class 'dict'>
k: block1_conv1
type(v): <class 'dict'>
k: block1_conv2
type(v): <class 'dict'>
k: block1_pool
type(v): <class 'dict'>
......(省略)
k: predictions
type(v): <class 'dict'>
k: layer_names
type(v): <class 'numpy.ndarray'>

通过以上代码可以得知，除了最后一个k(layer_names)对应的v的类型不是字典(dict)外，其余全是字典(dict)，那么我们还可以通过遍历v这个字典(dict)，直接得到每一个权重值！

import deepdish as dd
p = dd.io.load('vgg16.h5')
for k1, v1 in p.items():
    print('k1:', k1)
    print('v1:', v1)
    if k1 != 'layer_names':
        for k2, v2 in v1.items():
            print('k2:', k2)
            print('v2:', v2)
            print('name:', k1+'/'+k2)

输出：

k1: block1_conv1
v1: {'block1_conv1_W_1:0': array([[[[ 4.29470569e-01,  1.17273867e-01,  3.40129584e-02, ...,
          -1.32241577e-01, -5.33475243e-02,  7.57738389e-03],
         [ 5.50379455e-01,  2.08774377e-02,  9.88311544e-02, ...,
          -8.48205537e-02, -5.11389151e-02,  3.74943428e-02],
         [ 4.80015397e-01, -1.72696680e-01,  3.75577137e-02, ...,
          -1.27135560e-01, -5.02991639e-02,  3.48965675e-02]],
          [-4.18516338e-01, -1.57048807e-01, -1.49133086e-01, ...,
          -1.56839803e-01, -1.42874300e-01, -2.69694626e-01]]]],
      dtype=float32), 'block1_conv1_b_1:0': array([ 0.73429835,  0.09340367,  0.06775674,  0.8862966 ,  0.25994542,
        0.66426694, -0.01582893,  0.3249065 ,  0.68600726,  0.06247932,
        0.58156496,  0.2361475 ,  0.69694996,  0.19451167,  0.4858922 ,        
         0.09850298,  0.3803252 ,  0.66880196,  0.4015123 ,  0.90510356,
        0.43166816,  1.302014  ,  0.5306885 ,  0.48993504], dtype=float32),
......(省略)

通过以上代码的示例，deepdish模块也可以获取h5文件中模型的权重值以及对应的名字，好像还比使用h5py模块简单！

至此，我们已经可以将h5文件中的权重名称和权重值完全读取出来了！

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