tensorflow-lite-yolo-v3 将YOLO v3对象检测器的权重转换为tensorflow lite格式。 它也可以用于张量流服务。 设置环境 docker build -t tflite . docker run -it -v /home/peace195/tensorflow-lite-yolo-v3:/root/ tflite 怎么跑 下载COCO类名称文件： wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/coco.names 下载具有所需权重的二进制文件： 全权重： wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 小重量： wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-

yolov3(pytorch)训练自己的数据集可参看本人blog。要使用的预训练权重：yolov3.weights。如果有遇到问题的可留言或私我。

yolov4.weights 官方Google driver转存，上传限制，分卷上传, yolov4.weights.zip.001 yolov4.weights.zip.002

YOLOv5使用的预训练权重文件，里面包含5种已经训练好的权重，根据自己的开发需求进行相应权重的选择，从而在自己的数据集上实现较好的目标检测的效果。

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 h5py def print_keras_wegiths(weigh

densenet121_weights_tf.h5 最好的深度学习网络的权重 代码在github上可以找到！

resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.h5 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸:224x224

深度学习的预训练模型的resnet模型权重，用于深度学习领域的对抗样本生成、图像识别等等，有兴趣的可以下载！

主要介绍了浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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