如何在keras中通过numpy数组初始化图层

Question

我想将预先训练好的caffe模型转换为keras，然后我需要逐层初始化图层。 我将权重和偏差保存在mat文件中，然后将它们加载到python工作区。 我知道＆＃34;权重＆＃34;参数得到numpy数组但不怎么样？ 谢谢

Answer 1

您可以在Keras Layers Documentation中获取有关如何设置模型权重的更多信息。基本上你使用：

  

layer.set_weights(weights)：从Numpy数组列表中设置图层的权重（形状与get_weights的输出相同）。

或者您可以在创建图层时直接初始化它们。每个图层都有一个参数weights，您可以使用numpy数组进行设置。阅读each layer's documentation以提供正确的权重格式。例如，Dense()图层接受参数weights的此格式：

  

要设置为初始权重的Numpy数组列表。该列表应具有2个元素，分别为权重和偏差的形状（input_dim，output_dim）和（output_dim）。 source