Question

我需要创建一个具有少量节点的简单神经网络模型，对其进行训练，然后评估结果中已经训练好的网络中的某些参数。

我需要重复几次（> 100）。因此，我只想重新初始化权重，而不是每次都创建一个新模型。

这是我的代码中有问题的部分：

 import tensorflow as tf
 from tensorflow import keras
 from keras import backend as K

 def reinitLayers(model):
     session = K.get_session()
     for layer in model.layers: 
         if isinstance(layer,keras.engine.network.Network):
             reinitLayers(layer)
....

这就是我得到的：

 "module 'tensorflow._api.v1.keras' has no attribute 'engine'"

但是存在keras.engine： https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/keras/engine

这个问题非常相似： AttributeError: module 'keras.engine' has no attribute 'input_layer' 但是，那里的答案对我没有帮助。

这里描述了相同的问题，但是那里的线程也没有帮助： https://github.com/keras-team/keras/issues/341

Answer 1

您是否可以重新调整权重并使用它们而不是像https://github.com/keras-team/keras/issues/341中所述重新初始化？这是什么问题？

更新

我运行了以下代码

def reinitLayers(model):
    session = K.get_session()
    for layer in model.layers: 
        if isinstance(layer, keras.engine.network.Network):
            reinitLayers(layer)
            continue
        print("LAYER::", layer.name)
        for v in layer.__dict__:
            v_arg = getattr(layer,v)
            if hasattr(v_arg,'initializer'):
                initializer_method = getattr(v_arg, 'initializer')
                initializer_method.run(session=session)
                print('reinitializing layer {}.{}'.format(layer.name, v))

（在https://github.com/keras-team/keras/issues/341#issuecomment-423637768提供）在Google colab。无论有没有GPU，它都可以工作，而且我能够重新初始化网络。换句话说，我无法重现您的错误。仔细检查您是否使用了此代码，然后尝试再次运行它。

Answer 2

重新启动colab并再次运行对我有用

重新初始化神经网络权重时，Google colab找不到keras.engine

2 个答案:

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