Python 是否将参数复制为常量值？

我训练了一个包含大量数据的语音模型（使用CNTK），需要将其适应于低资源语言。由于目标语言中的数据量太小，我决定使用原始模型的前三层（作为常量），并在顶部附加两个前馈层。我找不到一个明确的方法来做到这一点

为了简化事情，假设我的原始模型是：

model1 = Sequential([Recurrence(LSTM(1024, use_peepholes=True)), Dense(40), Recurrence(LSTM(1024, use_peepholes=True)), Dense(256), Dense(num_classes1)])

我需要我的低资源模型是这样的：

model2 = Sequential([Recurrence(LSTM(1024, use_peepholes=True)), Dense(40), Recurrence(LSTM(1024, use_peepholes=True)), Dense(128), Dense(num_classes2)])

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如何将model1前三层的参数作为常量值复制到model2（在model2的培训过程中不更新）？

您可以克隆网络并冻结参数。文档可在此处找到：

您可以在此处找到示例：

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