Question

我建立并训练了基于vgg16网络的网络。在原始网络中，我冻结了vgg16的所有层，并仅训练了我在vgg16末尾添加的最后4层。现在，我想通过更改可训练图层以使用我自己的权重而不是ImageNet权重来加载和重新训练该模型。最初，我尝试通过使用以下代码更改vgg16的可训练层和模型权重来构建相同的模型。

# Load the VGG model
vgg_conv = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(image_size, image_size, 3))

# Freeze n number of layers from the last
for layer in vgg_conv.layers[:-8]: layer.trainable = False 

# Check the trainable status of the individual layers
for layer in vgg_conv.layers: print(layer, layer.trainable)          

# Create and compile the model
model = createModel()
trained_model = keras.models.load_model(trained_dir)
model.set_weights(trained_model.get_weights())
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=lr), metrics=['acc'])

但这给了我这个错误：

ValueError：无法为形状为（（3，3，256，512）''的张量'Placeholder_869：0'输入形状（3、3、3、64）的值

当我检查原始网络和新网络的权重时，我发现某些权重的形状有所不同。我还尝试更改了原始网络的可训练层，但是for layer in trained_model.layers: print(layer, layer.trainable)仅显示了我添加的最后一层。那么如何改变我自己的training_model的可训练层呢？还是有另一种方式获得相同的结果？

Answer 1

This可能是解决方案。我使用以上代码创建了基于vgg16的模型。然后，我通过运行以下代码来更改最后一层的权重：model.layers[1].set_weights(trained_model.layers[1].get_weights())。自从我向vgg16添加4层以来，我通过将层索引从1更改为4来执行了此代码。我还没有尝试过该模型。如果这不是正确的解决方案，我将很高兴阅读您的回答。

Keras如何更改已加载模型的可训练层

1 个答案: