python - Keras Functional API 在每个 API 中更改层名称

Question

当我在模型中运行函数式 API 进行 k 折交叉验证时，命名密集层的数字在每一折的返回拟合模型中都会增加。就像在第一次折叠中它是 dense_2_acc，然后在第二次折叠中它是 dense_5_acc。

通过我的模型总结表明我的模型是正确的。为什么要更改每个折叠的拟合模型 history 对象中的名称？

Answer 1

这是一个非常好的问题，它展示了一些关于 keras 非常重要的东西。名称以这种方式更改的原因是 keras 即使在覆盖模型时也不会清除以前定义的变量。您可以通过以下调用轻松检查变量是否仍在 session.graph 中:

from keras import backend as K
K.get_session().graph.get_collection('variables')

为了清除以前的模型变量，可以调用:

K.clear_session()

但是 - 请小心 - 因为您可能会丢失现有模型。如果你想保持名称相同，你可以通过将 name 参数添加到你的层实例化来简单地命名你的层，例如:

Dense(10, activation='softmax', name='output')