在Keras中为某些层加载多个权重,可以通过以下步骤实现:
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input
input_layer = Input(shape=(input_shape,))
hidden_layer = Dense(hidden_units, activation='relu')(input_layer)
output_layer = Dense(output_units, activation='softmax')(hidden_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.load_weights('path_to_weights_file1.h5', by_name=True)
layer_names = ['layer1', 'layer2', 'layer3']
for layer_name in layer_names:
layer = model.get_layer(layer_name)
layer.load_weights('path_to_weights_file2.h5', by_name=True)
在上述代码中,path_to_weights_file1.h5
和path_to_weights_file2.h5
是权重文件的路径,layer_names
是需要加载多个权重的层的名称列表。
这样,你就可以在Keras中为某些层加载多个权重了。请注意,确保权重文件与模型的层结构相匹配,以避免加载错误的权重。
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