Keras设置以及获取权重的实现

下面是关于“Keras设置以及获取权重的实现”的完整攻略。

设置权重

在Keras中，我们可以使用set_weights()方法来设置模型的权重。这个方法需要传入一个权重列表，列表中的每个元素都是一个Numpy数组，表示对应层的权重。

下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 获取模型权重
weights = model.get_weights()

# 修改模型权重
weights[0] = weights[0] * 2
weights[1] = weights[1] * 2

# 设置模型权重
model.set_weights(weights)

在这个示例中，我们使用get_weights()方法来获取模型的权重，然后将权重列表中的每个元素都乘以2，最后使用set_weights()方法来设置模型的权重。

获取权重

在Keras中，我们可以使用get_weights()方法来获取模型的权重。这个方法返回一个权重列表，列表中的每个元素都是一个Numpy数组，表示对应层的权重。

下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 获取模型权重
weights = model.get_weights()

# 打印模型权重
for i, w in enumerate(weights):
    print('Layer {}: {}'.format(i, w))

在这个示例中，我们使用get_weights()方法来获取模型的权重，然后使用循环打印每个层的权重。