在Keras中,要冻结CNN权重并用LSTM替代Dense,可以按照以下步骤进行操作:
from keras.models import Model
from keras.layers import LSTM, Dense
cnn_dense_model = # 加载预先训练好的CNN+Dense模型的代码
for layer in cnn_dense_model.layers:
if 'conv' in layer.name: # 判断是否为卷积层
layer.trainable = False # 冻结卷积层权重
# 获取CNN+Dense模型的输入层
input_layer = cnn_dense_model.layers[0].input
# 获取CNN+Dense模型的输出层之前的层
output_before_dense = cnn_dense_model.layers[-2].output
# 创建LSTM层
lstm_layer = LSTM(units=...)(output_before_dense) # 设置LSTM的参数
# 创建新模型,将CNN替换为LSTM
lstm_model = Model(inputs=input_layer, outputs=lstm_layer)
lstm_model.compile(...) # 设置编译参数
lstm_model.fit(...) # 设置训练参数
在这个过程中,我们首先加载预先训练好的CNN+Dense模型。然后,通过遍历模型的层,冻结所有的卷积层权重。接下来,我们创建一个新的模型,将CNN替换为LSTM。最后,我们编译和训练新模型。
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