如何在不破坏结构的情况下重命名 Keras 模型的层？

Question

对于 some library functionality 我正在尝试重命名给定模型的层（包括输入层）。

以下最小示例显示了我运行使用当前方法（使用 TensorFlow 2.3）时遇到的错误：

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model("model.h5")
for layer in model.layers:
    layer._name = layer.name + "_renamed"

model.to_json()

ValueError: The target structure is of type `<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>`
  Tensor("input_1:0", shape=(None, 4), dtype=float32)
However the input structure is a sequence (<class 'list'>) of length 0.

model.h5 文件可能是这样创建的，例如：

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

inputs = Input(shape=(4,))
x = Dense(5, activation='relu', name='a')(inputs)
x = Dense(3, activation='softmax', name='b')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='nadam')
model.save("model.h5")

知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

问题：Keras通过遍历layer._inbound_nodes和comparing againstmodel._network_nodes对网络进行序列化；设置 layer._name 时，后者会保留原始名称。

解决方案：相应地重命名_network_nodes。工作函数在底部，示例如下：

from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

ipt = Input((16,))
out = Dense(16)(ipt)
model = Model(ipt, out)
model.compile('sgd', 'mse')

rename(model, model.layers[1], 'new_name')
model.save('model.h5')
loaded = load_model('model.h5')

注意：layer.name 是一个 @property without a .setter, meaning it's not meant to be set (as evident). Further, layer.__setattr__ 被覆盖，并执行除了设置属性之外的步骤 - 可能是必要的，但不能确切地确定它可能有什么其他影响。我已经包含了一个绕过这些的替代方案。最多将此视为临时解决方案；我建议在 Github 上开一个 Issue，因为 API-side 更改到期。

函数:

并非万无一失 - _get_node_suffix 的命名逻辑需要改进（例如 dense_1 可能会与 dense_11 混淆）。

def rename(model, layer, new_name):
    def _get_node_suffix(name):
        for old_name in old_nodes:
            if old_name.startswith(name):
                return old_name[len(name):]

    old_name = layer.name
    old_nodes = list(model._network_nodes)
    new_nodes = []

    for l in model.layers:
        if l.name == old_name:
            l._name = new_name
            # vars(l).__setitem__('_name', new)  # bypasses .__setattr__
            new_nodes.append(new_name + _get_node_suffix(old_name))
        else:
            new_nodes.append(l.name + _get_node_suffix(l.name))
    model._network_nodes = set(new_nodes)

如何在不破坏结构的情况下重命名 Keras 模型的层？

How to rename the layers of a Keras model without corrupting the structure?

keras

tf.keras