如何通过keras中的numpy数组初始化图层

Question

我想将预先训练好的caffe模型转换为keras，然后我需要逐层初始化图层。 我将重量和偏差保存在mat文件中，并将它们加载到python工作区。 我知道“权重”参数获得numpy数组，但不是如何？ 谢谢

Answer 1

您可以在Keras Layers Documentation中获得更多关于如何设置模型重量的信息。基本上使用：

layer.set_weights(weights)：从numpy的阵列的列表设置该层的权重（与相同的形状的get_weights的输出）。

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

numpy的阵列列表以设定为初始权重。该列表应该有两个元素，分别为权重和偏差的形状（input_dim，output_dim）和（output_dim）。 source