Question

我有这个cnn模型：

Simple feature collection with 5667 features and 2 fields (with 8 geometries empty)
geometry type:  GEOMETRY
dimension:      XY
bbox:           xmin: -118.6344 ymin: -59.85538 xmax: -25.29094 ymax: 32.48333
CRS:            +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0

我可以训练它并获得相关的权重。

我想将权重加载到Flatten（密集部分对第二阶段没有用）并将Flatten传递给LSTM。

当然，也建议在CNN网络上使用TimeDistributed。

该如何做：加载权重，仅占用CNN部分，对其进行TimeDistribute，最后添加LSTM？谢谢！

Answer 1

您可以使用model.save_weights("filename.h5")保存权重，并使用model.load_weights("filename.h5")将权重重新加载到模型中。

来源：https://keras.io/getting-started/faq/#savingloading-only-a-models-weights

Keras：如何加载CNN预训练砝码（冻结网络）以在LSTM中使用它们？

1 个答案: