initialization - 如何通过 keras 中的 numpy 数组初始化图层

Question

我想将预训练的 caffe 模型转换为 keras，然后我需要逐层初始化层。
我将权重和偏差保存在一个 mat 文件中，并将它们加载到 python 工作区。
我知道“权重”参数获取 numpy 数组，但不知道如何获取？
谢谢

Answer 1

您可以在 Keras Layers Documentation 中获得有关如何设置模型权重的更多信息。 .基本上你使用:

layer.set_weights(weights): sets the weights of the layer from a list of Numpy arrays (with the same shapes as the output of get_weights).

或者您可以在创建图层时直接初始化它们。每层都有一个参数 weights您可以使用 numpy 数组进行设置。阅读 each layer's documentation提供正确的权重格式。例如， Dense()层接受此格式的参数 weights :

List of Numpy arrays to set as initial weights. The list should have 2 elements, of shape (input_dim, output_dim) and (output_dim,) for weights and biases respectively. source