加载权重 keras LSTM 不工作

Posted 2023-02-16

【中文标题】加载权重 keras LSTM 不工作

【英文标题】：loading weights keras LSTM not working

【发布时间】：2018-12-09 04:16:54

【问题描述】：

我正在尝试将权重从 Keras 1.0 模型加载到我创建的 Keras 2.0 模型中。我确信模型架构是完全一样的。我遇到的问题是 load_weights() 函数正在加载所有权重。

当我从原始模型（通过 load_model 加载）和使用 load_weights() 的新模型将权重打印到文本文件时，后者缺少许多条目并且实际上是不同的。这在进行预测时也会显示出来，因为准确性较低。

这个问题只发生在我的 LSTM 层中。嵌入层很好，密集层也很好。

有什么想法吗？我不能使用 load_model()，因为原始保存的模型是在 keras 1.0 中完成的，我需要使用 keras 2.0

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编辑更多：

我应该注意，我认为问题在于未加载内部状态。让我解释一下。当我在每一层上使用 get_weights() 并在终端或文件中打印它时，原始模型会输出一个更大的矩阵。

使用 load_weights 然后 get_weights 并打印权重矩阵缺少许多元素。我认为这是内部状态。

【问题讨论】：

您是否使用名称保存模型？这可能会有所帮助。

你能再解释一下吗？每个层都有默认命名。

【参考方案1】：

问题在于已保存已编译图形的参数。如果可以的话，我认为只是转移权重并继续训练以使其赶上（可能是 1-2 epochs）是安全的。

Gl