Keras model.layers[i].get_weights（）返回空列表

您好，我有下面的代码，我正在将预先保存的自定义权重从.cpkt文件加载到resnet模型中

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如何从保存的.cpkt文件中获取逐层权重和偏差

非常感谢

第一次修正：

您没有正确使用多重赋值，更正如下：

all_weights = [], all_biases = [] # wrong
all_weights, all_biases = [], [] # correct way to use multi-assignment in python

第二次更正：

并非所有层都有权重，例如：输入、退出等。因此，当您尝试获取这些层的节点权重和偏移权重时，您将出现错误，指示要解压缩的值很少，下面的代码应该可以完成这项工作

for layer in model.layers:
  try:      
    w,b = layer.get_weights()
    all_weights.append(w)
    all_biases.append(b)
  except:
    pass # not all layers have weights !

如果您只想获得预训练模型（res net）的权重，那么在运行上述代码之前，请按如下方式定义模型变量：

model = keras.applications.ResNet50(input_tensor=input_tensor,weights = 'imagenet', include_top = False)

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哪一层不返回权重？你应该考虑不是所有的层都有权，没有一层。它们都返回空列表。

model = keras.applications.ResNet50(input_tensor=input_tensor,weights = 'imagenet', include_top = False)