Question

我有一个训练有素的模型，我已经导出了权重，并希望部分加载到另一个模型中。我的模型使用TensorFlow作为后端在Keras中构建。

现在我正在做如下：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=input_shape, trainable=False))
model.add(Activation('relu', trainable=False))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3), trainable=False))
model.add(Activation('relu', trainable=False))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), trainable=True))
model.add(Activation('relu', trainable=True))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])


model.load_weights("image_500.h5")
model.pop()
model.pop()
model.pop()
model.pop()
model.pop()
model.pop()


model.add(Conv2D(1, (6, 6),strides=(1, 1), trainable=True))
model.add(Activation('relu', trainable=True))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

我确信这是一种可怕的方式，尽管它有效。

如何仅加载前9层？

Answer 1

如果您的前9个图层始终在原始训练模型和新模型之间命名，那么您可以model.load_weights()使用by_name=True。这将仅在新模型的图层中更新权重，这些图层在原始训练模型中找到具有相同名称的图层。

可以使用name关键字指定图层的名称，例如：

model.add(Dense(8, activation='relu',name='dens_1'))

Answer 2

这个电话：

weights_list = model.get_weights()

将返回模型中所有权重张量的列表，如Numpy数组。

接下来要做的就是遍历此列表并应用：

for i, weights in enumerate(weights_list[0:9]):
    model.layers[i].set_weights(weights)

其中model.layers是包含模型的图层的展平列表。在这种情况下，您重新加载前9层的权重。

更多信息请点击此处：

https://keras.io/layers/about-keras-layers/

https://keras.io/models/about-keras-models/

如何在Keras上仅加载特定权重

2 个答案: