具有受约束权重的keras层在模型初始化期间会引发错误

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python、tensorflow、keras、deep-learning

我正在训练一个演员-评论家模型，该模型在演员网络中有一个受约束的层。约束强制权重为对角线。下面是一个最小的可重现的例子 import tensorflow.compat.v1 as tffrom tensorflow.keras.layersimport Adam from tensorflow.python.keras</

浏览 12提问于2021-07-01得票数 0

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Tensorflow或Keras如何处理模型权重初始化以及何时发生？

tensorflow、keras、neural-network、transfer-learning

然而，在加载模型或加载权重的情况下，fit()如何知道它所提供的权重实际上是有用的，不应该丢弃，然后分配随机值来代替这些权重。bias_initializer='zeros') 因此，一个很明显的问题是，在第一次划线过程中，权重是逐层初始化，还是在第一次划线之前，对所有层都进行初始化。(我想

浏览 6提问于2020-12-25得票数 1

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Keras保存单个层的权重，而不是模型

python、keras、deep-learning、conv-neural-network

我目前正在尝试创建多个模型来重用某些层，包括它们的权重。为此，我创建了一个列表表来初始化这些层，然后在创建每个单独的模型时调用它们。Conv2D(self.out_filters, (5, 5), padding='same', kernel_initializer='he_normal', activation='relu')) 然后在创建模型</

浏览 0提问于2018-09-04得票数 2

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如何将任何Keras层作为一个单独的层来运行，以了解其行为？

tensorflow、keras、keras-layer

为了理解任何Keras层(例如Conv2DTranspose)的实现，有没有一种方法可以将该层作为独立的层运行(使用Tensorflow后端)？

浏览 14提问于2019-01-09得票数 3

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如何重新初始化Keras中现有模型的层权重？

tensorflow、keras、conv-neural-network

实际问题是为Keras中现有的(已经建立的)模型生成随机层权重。有一些使用Numpy 2的解决方案，但选择该解决方案并不好。因为，在Keras中，对于每一层类型都有使用不同分布的特殊初始化器。当使用Numpy代替初始化器时，生成的权重与原始权重的分布不同。让我们举一个例子：我的模型<

浏览 1提问于2019-06-17得票数 4

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检查图层是否具有keras* CNN的权重*

python、keras

我可以使用以下命令查看特定层的权重： weights,biases = model.layers[n].get_weights() weights,biases = layer.get_weights() 但是对于没有权重的层(比如max pool层)，这会抛出一个<

浏览 15提问于2019-05-22得票数 0

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微调的正确方法--把一个完全连接的层训练成一个单独的步骤

neural-network、deep-learning

我在caffenet中使用微调，它工作得很好，但是我在Keras 关于微调的博客中读到了这篇文章(他们使用经过训练的VGG16模型)： “为了进行微调，所有层都应该从经过适当训练的权重开始:例如，你不应该把一个随机初始化的完全连接的网络放在一个预先训练过的卷积基础上这是因为随机初始化的权值引发的</em

浏览 0提问于2017-03-20得票数 2

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同样的Keras模型在Ubuntu和windows上得到了不同的结果？

python、tensorflow、machine-learning、keras、training-data

我想用我的linux计算机来训练这个模型。我直接在windows中加载预训练模型，但损失越来越大，精度也下降了。这是我的训练模型 def create_model(self): input_img = Input(shape=(nb_features/model/model_3_" + str(num)) 这是我的输出 Ubuntu

浏览 58提问于2019-02-01得票数 1

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验证的准确性并没有增加训练ResNet50

machine-learning、keras、deep-learning

我正在用ResNet50模型进行微调，以便使用数据拼凑来进行人脸识别，但观察到模型的精度在提高，但从一开始就没有提高验证的准确性，我没有搞错哪里，请检查我的代码。import osfrom keras.applications import ResNet50 from keras.modelsimport S

浏览 3提问于2018-10-28得票数 4

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共享层，不同的模型

python、tensorflow、keras

我有两个Keras模型(functional )共享一些层。我想知道，如果我训练第一个模型，第二个将得到它的共享层的权重自动更新，或者我应该手动加载权重。我从中知道，层可以在同一个模型中共享，但是对于这种特殊情况，我没有任何线索。我还想知道，具有共享层的Keras模型是共享相同的</

浏览 1提问于2018-06-25得票数 3

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如何在Keras中加载卷积神经网络前几层的权值，删除预训练模型？

python、tensorflow、keras、neural-network、tf.keras

我在凯拉斯有个受过训练的模特。是否可以使用“.h5”文件中预训练模型的前4个conv层的权重来初始化新模型的前4个conv层？是

浏览 6提问于2020-08-19得票数 0

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如何将Keras* h5格式转换为PyTorch pth格式？*

deep-learning、keras、pytorch

我在Keras中训练了一个特征提取器，并将权重保存为一个h5文件。现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？

浏览 0提问于2019-08-04得票数 3

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如何在预先训练的模型中随机初始化层？

tensorflow、keras、conv-neural-network、tensorflow2.0

我使用的Xception模型具有预先初始化的权值，在ImageNet上训练如下： weights='imagenet',input_shape=(150,150,3)现在我想取一个特定的层(用它的名字，使用model.get_layer(layerName))，然后将它的权重

浏览 0提问于2021-05-31得票数 3

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如何为Keras的多输入DNN进行预训练

python、tensorflow、keras、neural-network

我目前正在开发一个使用Keras + Tensorflow的模型，以便确定一组蛋白质的温度范围。我首先做的是创建一个预先训练的模型，将蛋白质转化为嵌入物，然后预测其各自的温度。我现在要做的是将这个pre=trained模型合并到一个新模型中，该模型可以使用这个给定的模型和相应的权重作为输入。然后拟合一个新<em

浏览 30提问于2020-11-11得票数 1

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如何为每个输入获取keras模型中各层的权重

python、keras、tensorflow2.0、keras-layer

我知道您可以使用Model.layerlayer_number.getWeights()从keras模型中获取某一时刻的层的权重。我只是在训练期间使用回调来获得一个时期或一批的权重。但我希望在训练部分中获得每个输入的层的权重。或者如果可能的话，为每个输入激活一个层，而不是一个时期。有没有办法做到这一点？

浏览 30提问于2020-04-26得票数 0

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如何使用Keras中的深度学习模型来解决不适合imagenet数据集的问题？

python、keras、deep-learning、transfer-learning、vgg-net

我关注了一篇关于如何从头开始实现vgg16-model的博客，我想用Keras的预训练模型来做同样的事情。我查了一些其他的博客，但我想找不到合适的解决方案。我的任务是将集成电路图像分为缺陷和非缺陷。我在一篇论文中看到，他们使用vgg16的预训练imagenet模型进行织物缺陷检测，他们冻结了前七层，并针对自己的问题对后九层进行了微调。(来源：h

浏览 14提问于2020-07-15得票数 0

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在Keras和Tensorflow中，如何用相同的模型获得相同的精度？

neural-network、deep-learning、keras、tensorflow

众所周知，Keras后端使用Tensorflow，所以当我们在每一层提供相同的参数、超参数、权重和偏差初始化时，它应该给出一些结果，但是精度是不同的。这可能是因为在这两种模型的每一步输入的图像都是不完全相同的，并且会随机地被洗牌。在消除随机性的同时，我们是否可以确保将同一批图像输入到模型中？我试过使用所有相同的</em

浏览 0提问于2019-09-19得票数 2

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如何在Keras中缓存图层激活？

python、keras

我训练了一个NN，其中第一层在Keras中具有固定的权重(不可训练)。在训练期间，这些层执行的计算是相当密集的。缓存每个输入的层激活并在下一个时期传递相同的输入数据时重用它们，以节省计算时间，这是有意义的。在Keras中实现这种行为是可能的吗？

浏览 18提问于2019-01-30得票数 5

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复杂模型中的自定义预测(Functional API Keras)

python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning

上面是我使用TF2构建的Keras模型。我希望只通过连接层将来自Right Network的预测馈送到批处理归一化层，尽管训练是在上面显示的具有两个输入层的网络上完成的。在预测期间，我只将输入提供给input_5层，以从最终分类层获得输出。我不希望在预测过程中来自左网络的任何贡献。可能

浏览 22提问于2020-06-10得票数 1

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传递学习/微调-如何保持BatchNormalization的推理模式？

tensorflow、keras、tensorflow2.0、tf.keras

在下面的教程中，将解释当解冻包含BatchNormalization (BN)层的模型时，这些层应该保持在推理模式下，在调用基本模型时传递training=False。否则，应用于不可训练权重的更新将突然破坏模型已经学到的内容。关于在layer.trainable = False层上设置BatchNormalization：设置layer.trainable =

浏览 11提问于2022-02-05得票数 1

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