将权重设置为具有附加层的另一个模型

Posted 2023-02-16

【中文标题】将权重设置为具有附加层的另一个模型

【英文标题】：Setting weights to model from another one with additional layers

【发布时间】：2019-09-27 14:42:40

【问题描述】：

我试图更新 Keras 模型中的权重（让它成为模型 A）。

权重来自另一个模型（模型 B-它是模型 A 的扩展，最后有两个额外的层），该模型正在训练循环过程中（train_on_batch），我使用方法更新权重：

modelA.set_weights(modelB.get_weights())

令人惊讶的是，即使网络架构不同，它也能正常工作（进程运行）。这怎么可能？ set_weights() 是否会自动切割额外的权重部分？还是有什么问题和更新的重量混淆了？

【参考方案1】：

似乎set_weights 方法加载了关于图层名称的浮点列表。

您可能正在寻找带有参数by_name=True (documentation) 的load_weights 方法

【讨论】：

谢谢它的工作，我确定重量没有混淆。