您的代码中的keras_layer
是什么?
您可以通过以下方式设置权重:
model.layers[i].set_weights(listOfNumpyArrays)
model.get_layer(layerName).set_weights(...)
model.set_weights(listOfNumpyArrays)
model
是现有模型的实例。您可以使用上述相同实例中的get_weights()
方法get_weights()
列表的预期长度及其数组形状。
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我在设置值的Keras后端功能上遇到麻烦。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras,并尝试设置Keras模型的权重,但是权重似乎没有被设置。注意:我实际上并没有使用np.ones进行设置,仅以示例为例。
我努力了...
加载现有模型
创建一个简单的模型
然后使用set_weights或set_value
要么...
之后,我将调用以下任一方法:
而且似乎没有设置任何权重。返回与以前相同的值。
如何设置numpy值数组在Keras中的图层权重?