我想获得自定义层的权重,但是我无法通过model.layer().get_weights()X获得它们。所以我检查了模型的各个层,似乎定制层被分解成几个操作,在这些层中找不到权重。以下是自定义层代码 self.output_dim= K.cast(inputs, dtype="float32")
for i in range
MSE作为序列模型中的损失函数,在数据长度>批量大小时不能正常工作。 让我们从数据长度< 32开始。在这种情况下,它工作得很好,接下来我们将对数据中的另外3个值执行相同的操作。在第二步中,我们将用另外3个值再做一次。模型返回的MSE会有所不同。import tensorflow as tffrom tensorflow import keras
# tf versi
我第一次使用keras,并试图编写一个自定义,在fit期间保存每个模型层的权重。据我所知,keras.models.layers.weights (对于我的模型)是一个包含(1, 1)矩阵或(1,)矩阵的tensorflow.python.ops.variables.Variable==== Type of w') print([type(w) for w in weight])
我确