01.模型到底是什么？

常听做算法的同学说算法模型，那模型到底是什么呢？

具体来讲，狭义的机器学习模型或者深度学习模型是一个文件，它在经过训练后可以识别特定类型的模式。对模型进行训练后，可以使用它根据之前未见过的数据进行推理，并对这些数据进行预测。

假设你要构建一个应用程序，该应用程序可以根据用户的面部表情识别用户的情感。可以为模型提供具有特定情感标记的面部图像，对模型进行训练，然后即可在能够识别任何用户情感的应用程序中使用该模型。

问题：既然模型是一个文件，如果我拿到了一个模型文件，可以得到哪里信息？

我们以一个例子开始，在专栏的Github项目中我提供了三个model文件，分别为：

- model.h5  keras保存的模型

- model.pb  TF保存的模型

- model.pt   Pytorch保存的模型

大家可以去Github下载这三个文件，以供后面的练习。

首先，模型文件的泄露其实相当于有一部分的源代码泄露了。我们可以从模型文件中得到很多信息。

以model.h5为例，h5是keras支持的模型文件格式之一，它将网络结构和权重，模型训练的配置，优化器等信息都保存了下来，优点就是操作方便，缺点就是模型文件很大。keras也可以只保存权重，不保存网络结构，大家可以去了解一下。

H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5），它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。我们可以使用工具来打开H5格式的文件，这里推荐一下HDFView。

打开model.h5之后，可以看到有模型的结构，模型的权重还有优化器的权重等信息。

单独看model_weights，H5格式是组织得非常好的一种层次结构

点击layer_names可以看到模型的层

单击查看第一层conv2d_1中的bias:0 的权重

点击optimizer_weights查看训练的信息

从被打开的模型文件中可以得到很多信息，包括

网络结构：Conv -- Conv -- MaxPool -- Dense -- Dense

优化器：    Adadelta

任务：       猜测图像分类

还有更多的信息等着你自己去探索吧。总之拿到这些信息之后，想要复现这个模型是非常容易的。

那如果不是H5模型文件怎么办？那就需要手动使用框架加载并打印或者导出权重等信息。不过有个开源工具帮你解决了这个问题，并可视化出来，它就是netron。下图是它的界面：

netron现在支持很多框架保存下来的模型文件格式，通用性已经算比较好。

netron项目Github地址：

https://github.com/lutzroeder/netron

这次的练习就是用netron打开剩下的两个模型，看看能从文件中得到什么信息。

本专栏Github地址： 

https://github.com/AIPwn/HackingNeuralNetworks

这是《神经网络攻防》专栏的第一篇，下一篇，我们将谈论一下怎么攻击模型的输出层，欢迎关注。