Fatal编程技术网
  • tensorflow/
  • Tensorflow 如何向一个tf keras层提供已定义的权重矩阵？

Tensorflow 如何向一个tf keras层提供已定义的权重矩阵？

tensorflow keras neural-network

Tensorflow 如何向一个tf keras层提供已定义的权重矩阵？,tensorflow,keras,neural-network,Tensorflow,Keras,Neural Network,我正试着给一个特定的tk.keras.layer一个重量矩阵，w。我已经找到了在模型中加载权重矩阵的方法，但不适用于一层。在对w进行一些转换之后，我想将w加载到Conv2DTranspose层 代码： encoder_img = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1), name="input") x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', kernel_initializer=kera

我正试着给一个特定的tk.keras.layer一个重量矩阵，w。我已经找到了在模型中加载权重矩阵的方法，但不适用于一层。在对w进行一些转换之后，我想将w加载到Conv2DTranspose层

代码：

  encoder_img = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1), name="input")
  x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', kernel_initializer=keras.initializers.RandomUniform)(encoder_img)
  x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(1)(x)
  x = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(x)
  x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(1)(x)
  encoder_output  = tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, activation='relu')(x)
这个人应该会帮你的

 w = encoder_output.get_weights()
 ...some operations on w 
 x = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(16, 3, activation='relu')(encoder_output)
 x = tf.keras.layers.UpSampling2D(1)(x)...