机器学习模型的存储格式根据不同的机器学习框架和平台有所不同,下面列举了一些常用的机器学习模型文件格式:
- ONNX (Open Neural Network Exchange):
.onnx 格式,这是一种开放的模型表示格式,用于不同深度学习框架之间的模型转换与互操作。
.pb (Protocol Buffers): TensorFlow 的二进制模型文件格式,包含了模型结构和权重数据。
.pbtxt: 文本格式的模型描述文件。
.ckpt: TensorFlow 的检查点文件,用于存储模型训练过程中的变量值,而非完整的模型结构。
.h5: 使用 Keras(基于 TensorFlow)时可以保存为 HDF5 格式的模型文件。
.h5: Keras 模型可以直接保存为 HDF5 格式,方便跨平台加载。
.keras: Keras 自定义的模型保存格式。
.mlmodel: 苹果提供的 Core ML 框架用于 iOS 和 macOS 平台上的机器学习模型格式。
predict_net.pb: Caffe2 的protobuf格式预测网络模型文件。
predict_net.pbtxt: protobuf文本格式的预测网络模型描述文件。
.model: MXNet 模型格式,包含模型结构和参数。
-symbol.json: MXNet 模型的JSON格式结构描述文件。
.tflite: 专为移动和嵌入式设备优化的轻量级 TensorFlow 模型格式。
.caffemodel: Caffe 深度学习框架的模型权重文件。
.prototxt: Caffe 模型架构的文本描述文件。
你还知道有哪些其他格式的模型文件吗?
|