deepcopy class 包含 keras 模型

Question

在我的 python 脚本中，我创建了一个 class 其中包含 keras 个模型，如下所示：

from keras.layers import Input, Activation, Dense
from keras.models import Model


class Klass:

    def __init__(self, input_dims, output_dims, hidden_dims, optimizer, a, b):

        self.input_dims = input_dims
        self.output_dims = output_dims
        self.hidden_dims = hidden_dims
        self.optimizer = optimizer
        self.a = a
        self.b = b

        self.__build_nn()

    def __build_nn(self):

        inputs = Input(shape=(self.input_dims,))
        net = inputs
        for h_dim in self.hidden_dims:
            net = Dense(h_dim, kernel_initializer='he_uniform')(net)
            net = Activation("relu")(net)

        outputs = Dense(self.output_dims)(net)
        outputs = Activation("linear")(outputs)
        self.nn1 = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
        self.nn2 = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
        self.nn1.compile(optimizer=self.optimizer, loss='mean_squared_error')
        self.nn2.compile(optimizer=self.optimizer, loss='mean_squared_error')

创建 Klass 实例后，我想对其进行深度复制：

import copy
obj = Klass(10, 10, (20, 20), Adam(), 1, 2)
obj_dc = copy.deepcopy(obj)

但是，这会引发 TypeError: can't pickle _thread.RLock objects。我很确定该错误与 class 对象中的 keras 模型有关，因为我能够在没有 keras 模型的情况下获得类似 class 的深层副本.

不幸的是，我无法在互联网上找到解决方案，因为大多数关于深度复制 keras 模型的问题都试图克隆 keras 模型，例如 here .

那么，如何获得包含 keras 模型的 class 的深层副本？

编辑

这三个问题（, , 3）在不同的情况下都提到了类似的错误。然而，那里提供的解决方案不适用于我的情况。

编辑 2

按照评论中的建议，我在 class 中添加了一个 copy 方法。这是一个可行的解决方案吗？

class Klass:

    def __init__(self, input_dims, output_dims, hidden_dims, optimizer, a, b):

        self.input_dims = input_dims
        self.output_dims = output_dims
        self.hidden_dims = hidden_dims
        self.optimizer = optimizer
        self.a = a
        self.b = b

        self.__build_nn()

    # [...]

    def copy(self):

        new = Klass(self.input_dims, self.output_dims, self.hidden_dims,
                    self.optimizer, self.a, self.b)
        new.nn1.set_weights(self.nn1.get_weights())
        new.nn2.set_weights(self.nn2.get_weights())

        return new

Answer 1

在评论中解决：为 Klass 添加了一个 copy 方法，它将权重从旧的 Klass 实例复制到新创建的实例。

deepcopy class 包含 keras 模型

deepcopy class containing keras models

python

pickle

deep-copy

keras

tensorflow