Keras 如何仅为某些层加载权重？

我想从

model\u-trained

中选取一些层的权重（不是全部，因为架构不同），并用它初始化

model\u-untrained

。如何使用Keras执行此操作？

如果您有一个函数

create_model（）

返回Keras model（），则可以如下初始化其权重：

from keras.models import load_model

model_untrained = create_model()
model_trained = load_model('trained_model.h5')

extracted_weights = model_trained.layers[0].get_weights()
model_untrained.layers[0].set_weights(extracted_weights)

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提取的_权重的类型是一个列表。在我的例子中，我试图从特定层的自定义训练模型中提取特征。seq.add（Dense（128，name='feature_Dense'））seq.load_weights（by_name=True，filepath='weights-improvement.hdf5'）#培训模型后，此处未定义面向问题的文件名。我使用下面的代码指向所需的层。中间层模型=模型（输入=模型。输入，输出=模型。获取层（'feature\u densite'）。输出）这里我得到一个错误-->值错误：没有这样的层：feature\u densite