Keras Jupyter笔记本中运行的奇怪层后缀问题

model1的输出：

from keras import layers as KL
def create_model():
    inp = KL.Input(shape=(None,), name='input')
    embedding = KL.Embedding(input_dim=10, output_dim=10)(inp)
    out = KL.Dense(1, activation='sigmoid', name='dense')(embedding)
    model = KM.Model(inputs=[inp], outputs=[out])

    return model

model1 = create_model()
model1.summary()
model2 = create_model()
model2.summary()

模式2：

embedding_1 (Embedding) 

为什么图层的名称不固定？如果我再次运行

create_model（）

，名称的后缀将是

\u 3

---

有什么想法吗？这和在Jupyter跑步有关系吗？Jupyter内核是否以某种方式缓存变量？谢谢

每个层都有一个名为

名称

的参数，用于设置层名称。您可以使用它将自己的固定名称放入图层，以便以后可以对其进行操作

例如：

embedding_2 (Embedding) 

---

每个层都有一个名为

name

的参数，用于设置层名称。您可以使用它将自己的固定名称放入图层，以便以后可以对其进行操作

例如：

embedding_2 (Embedding) 

---

Keras这样做是因为图层名必须是唯一的。Keras是否全局维护图层名

create_model（）

每次调用时都定义一个新模型。它会创建新模型，使它们全局唯一，但不必如此。请注意，这与变量名无关。是否有方法重置计数器？我需要固定层名，因为我需要将模型移植为tensforflow格式，并在C#中使用它。如果每次训练模型时都更改图层名称，我必须更新代码。可能会有帮助：Keras这样做，因为图层名称必须是唯一的。Keras是否全局维护图层名称

create_model（）

每次调用时都定义一个新模型。它会创建新模型，使它们全局唯一，但不必如此。请注意，这与变量名无关。是否有方法重置计数器？我需要固定层名，因为我需要将模型移植为tensforflow格式，并在C#中使用它。如果每次训练模型时图层的名称都改变了，我就必须更新代码。可能会有帮助：这行不通。移植为Tensorflow后，名称将为

embedding_1/embedding

或

embedding_2/embedding

format@zsong我觉得我们这里有一个XY问题，因为你没有解释到底是什么问题，但你正在努力使你的解决方案起作用。请说明全部问题。这行不通。移植为Tensorflow后，名称将为

embedding_1/embedding

或

embedding_2/embedding

format@zsong我觉得我们这里有一个XY问题，因为你没有解释到底是什么问题，但你正在努力使你的解决方案起作用。请说明全部问题。