将keras.backend.function（）更新=无更新状态模型的状态？

Question

我有一个有状态的LSTM模型。我需要自己调用我自己的K.function()几次来获取相同的数据，这样我就可以测量预测的不确定性。我假设模型的状态实际上不会被更新，因为这将通过更新操作完成，Keras通常会传递给K.function(), updates = parameter。这是正确的假设吗？

Answer 1

正确，将updates=None或updates=[]传递到K.function只会评估outputs。只要您的K.function()参数本身不做任何更改，您就可以了。

这可以在tesorflow backend source code中看到： 该调用仅评估self.outputs，因为self.updates_op将是一个空的操作。

我还没与其他后端合作，但我已经查看了cntk_backend.py和theano_backend.py来源：他们也是这样做的。