如何在keras中通过numpy数组初始化图层
how to initialize layers by numpy array in keras
我想将预训练的 caffe 模型转换为 keras，然后我需要逐层初始化图层。
我将权重和偏差保存在一个 mat 文件中，并将它们加载到 python 工作区。
我知道 "weights" 参数获取 numpy 数组但不知道如何？
谢谢
您可以在 Keras Layers Documentation 中获得有关如何设置模型权重的更多信息。基本上你使用 :
layer.set_weights(weights): sets the weights of the layer from a list of Numpy arrays (with the same shapes as the output of get_weights).
或者您可以在创建图层时直接初始化它们。每层都有一个参数 weights ，您可以使用 numpy 数组设置该参数。阅读 each layer's documentation 以提供正确的权重格式。例如，Dense() 层接受参数 weights 的这种格式：
List of Numpy arrays to set as initial weights. The list should have 2 elements, of shape (input_dim, output_dim) and (output_dim,) for weights and biases respectively. source
我想将预训练的 caffe 模型转换为 keras，然后我需要逐层初始化图层。 我将权重和偏差保存在一个 mat 文件中，并将它们加载到 python 工作区。 我知道 "weights" 参数获取 numpy 数组但不知道如何？ 谢谢
您可以在 Keras Layers Documentation 中获得有关如何设置模型权重的更多信息。基本上你使用 :
layer.set_weights(weights): sets the weights of the layer from a list of Numpy arrays (with the same shapes as the output ofget_weights).
或者您可以在创建图层时直接初始化它们。每层都有一个参数 weights ，您可以使用 numpy 数组设置该参数。阅读 each layer's documentation 以提供正确的权重格式。例如，Dense() 层接受参数 weights 的这种格式：
List of Numpy arrays to set as initial weights. The list should have 2 elements, of shape (input_dim, output_dim) and (output_dim,) for weights and biases respectively. source