Question

我正在使用 Keras 运行简单的前馈网络。只有一个隐藏层我想对每个输入与每个输出的相关性做一些推断，我想提取权重。

这是模型：

def build_model(input_dim, output_dim):
    n_output_layer_1 = 150
    n_output = output_dim
    model = Sequential()
    model.add(Dense(n_output_layer_1, input_dim=input_dim, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Dense(n_output))

提取我写的重量：

for layer in model.layers:
    weights = layer.get_weights() 


weights = np.array(weights[0])     #this is hidden to output
first = model.layers[0].get_weights() #input to hidden
first = np.array(first[0])

不幸的是我没有得到矩阵中的偏差列，我知道Keras会自动插入它。

您知道如何检索偏差权重吗？

提前感谢您的帮助！

Answer 1

密集层的

get_weights（）返回两个元素的列表，第一个元素包含权重，第二个元素包含偏差。所以你可以这样做：

weights = model.layers[0].get_weights()[0]
biases = model.layers[0].get_weights()[1]

请注意，权重和偏差已经是numpy数组。

如何在Keras序列模型中提取偏差权重？

1 个答案: