保存 theano/lasagne 个输出参数以供将来分类

Question

我正在尝试保存我的输出参数，以便以后可以继续训练/分类。

我目前正在使用：

np.savez('model.npz', *lasagne.layers.get_all_param_values(network))

with np.load('model.npz') as f:
    param_values = [f['arr_%d' % i] for i in range(len(f.files))]
lasagne.layers.set_all_param_values(network, param_values)

按照建议 here。但是尽管从烤宽面条中导入 get_all_param_values，我还是不断收到错误消息：

AttributeError: 'TensorVariable' object has no attribute 'get_params'

我要保存的图层是：

    train_out = lasagne.layers.get_output(output, {input_var:x1, input2_var:x2, 
input3_var:x3}, deterministic=False)

我是不是做错了什么？

Answer 1

假设

output

在你上面的代码中是你实际的输出层，你应该把这个层传递给

get_all_params(...)

通过

train_out

这是行不通的，因为

的结果

get_params(...)

是一个 theano TensorVariable（如错误消息中所述），而不是 lasagne.Layer 对象。

保存 theano/lasagne 个输出参数以供将来分类

Saving theano/lasagne output parameters for future classification

python

numpy

theano

lasagne