我有以下型号(例如)
input_img = Input(shape=(224,224,1)) # size of the input image
x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), activation='relu', padding='same')(input_img)
我的自动编码器模型中有几层。我对第一层的过滤器特别感兴趣。每个大小为3x3的滤镜有64个。
要获取过滤器,我尝试使用以下代码:
x.layers[0].get_weights()[0]
但是出现以下错误:
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-166-96506292d6d7> in <module>()
4 x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), activation='relu', padding='same')(input_img)
5
----> 6 x.layers[0].get_weights()[0]
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'layers'
我没有使用顺序模型。在几个这样的层之后,将使用以下命令形成我的模型。
model = Model()
我是CNN的新手,我什至不知道get_weights函数是否可以帮助我获取过滤器值。如何获得过滤器的价值?
答案 0 :(得分:0)
目前,您的代码正在图层定义本身上调用layers
函数。
首先需要编译模型,然后可以在模型上使用layers
函数来检索特定图层的权重。
在您的情况下:
weights = model.layers[1].get_weights()
将为您提供第一卷积层的权重集
编译模型后可以使用哪个:
model = Model(inputs=input_img, output=b)
b
指的是模型中的最后一层。