对于继承自keras.models.Model的子类加载权重显示网络层不匹配的问题

最新推荐文章于 2024-04-05 17:27:46 发布
转载 最新推荐文章于 2024-04-05 17:27:46 发布 · 255 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/zhangziyan/p/10842461.html
文章标签：

#人工智能

本文介绍了一种通过使用少量样本训练来初始化模型权重的方法，这种方法可以使模型的权重从空状态变为有初步训练的状态，为后续的深入训练打下基础。

可以先拿两个样本训练一下新模型, 原理可能是使model的weights变成非空, 具体后面补充总结. 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangziyan/p/10842461.html

Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章：keras中的模型保存与加载(详解Checkpoint&md5&模型序列化)
weixin_43178406的博客
05-18 4万+
1. 模型保存与加载：综述 2. 前提总结 3. 仅保存模型权重 3.1 在内存中将权重进行迁移 3.2 将权重保存到磁盘上 3.2.1 Checkpoint(检查点) 3.2.2 使用tf.train.checkpoint()保存多个检查点 3.2.3 使用tf.train.checkpoint加载多个检查点 3.2.4 tf.train.checkpoint保存和加载单一检查点 3.2.5 save_weights保存检查点 3.2.6 save_weights保存成HDF5格式 4. 仅保存模型架构
关于model.load_state_dict(state_dict)报错出现权重与模型不匹配的问题
m0_73585512的博客
07-20 3863
保存模型时可能将该模型的BLEU等非模型权重的参数一同保存了（该参数用于比较得出checkpoint_best，应该是有被存储以下的)(state_dict)报错出现权重与模型不匹配。的strict参数指定为false，即。1）根据报错内容定位到代码的位置。2）将 model.
模型权重不匹配的解决思路——PyTorch预训练权重shape修改
asd123pwj的博客
10-25 4270
无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看。为什么要修改预训练权重shape？为什么要修改预训练权重shape？如何修改预训练权重shape？在哪修改预训练权重shape？如何修改预训练权重shape？在哪修改预训练权重shape？
【Python】解决CNN中训练权重参数不匹配size mismatch for fc.weight，size mismatch for fc.bias
junewgl
12-02 3万+
【Python】解决CNN中训练权重参数不匹配size mismatch for fc.weight，size mismatch for fc.bias
keras.Model
weixin_36670529的博客
06-06 3479
目录 Class Model Used in the guide: Used in the tutorials: __init__ Properties layers metrics_names run_eagerly sample_weights state_updates stateful Methods compile evaluate evaluate_gen...
如何加载尺寸不匹配的权重？
AI浩
04-05 1311
加载预训练权重，或者别人训练的权重的时候，更改了类别的个数，导致尺寸不匹配。这种情况非常常见，那么如何解决呢？
TensorFlow学习——tf.keras接口保存和加载模型
牧羊女
12-30 3511
跑了几个深度学习的程序之后，开始静下心来研究算法和代码，因为刚开始接触TensorFlow，第一个拦路虎就是各种API的使用，不想囫囵吞枣，只能在工作之外去学习这些基础知识，各个击破。 今天主要是tf.keras接口的简介，以及最近遇到比较多的模型的保存和加载。 1. tf.keras简介 tf.keras接口是在TensorFlow中封装的Keras接口。Keras接口是一个用Python语言编写的高层神经网路API，可以运行在TensorFlow、CNTK以及Theano上，也就是说它可以以这三个
tf.keras.models.save_model
03-29
### 如何使用 `tf.keras.models.save_model` 方法保存模型 `tf.keras.models.save_model` 是 TensorFlow 中用于保存 Keras 模型的方法之一。它能够将模型的架构、权重以及训练配置等信息全部保存到指定路径下，方便...
unet = keras.models.load_model('unet.h5')出现ValueError: Unknown layer: Functional怎么解决
03-14
- **子类化模型（Subclassed Model）**：如果模型是通过继承`keras.Model`自定义的类（而非函数式API或Sequential），则加载时需要先实例化模型并手动加载权重： ```python model = YourModelClass() # 重新实例化...
from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout以上代码不用这几个构建模型
最新发布
03-31
好的，用户的问题是关于如何在不使用Sequential、LSTM、Dense和Dropout的情况下构建TensorFlow Keras模型。首先，我需要理解用户的具体需求。用户可能已经熟悉了Sequential模型和这些层，但希望尝试更灵活的方法，...
keras中Model
moshiyaofei的博客
02-23 1万+
旧版本中： from keras.models import Model model=Model( input=layer1,output=layer2 ) 版本更新之后存在警告： UserWarning: Update your `Model` call to the Keras 2 API: `Model(outputs=Tensor("co..., inputs=Tensor("...
Keras学习3：模型Model
qq_16452745的博客
05-17 940
首先给出官方解释：Keras官方文档-关于模型 泛型模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下。 在原本的Keras版本中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。 第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编...
Keras的Model模型使用
subsistent的博客
03-24 2497
训练100轮，每轮批次大小10，批次数量是10，训练完成后（共训练次数是100*10=1000次），观察分类预测输出值，训练的效果还不错（因为是鸢尾花简单的数据集:D）但想提供更强大的训练控制，就需要理解Model的compile与fit函数实现的细节。通过继承 Model 类并在 call 方法中实现自己的前向传播，以创建自己的完全定制化的模型。这种模式之所以称为函数式模型，是因为Layer提供了几种函数式调用方式，通过这种调用建立层之间的网络模型。函数式模型的示例代码-使用Layer的apply函数。
Keras学习笔记2——keras.models
winter_python的博客
09-15 3755
Sequential() 实例 Sequential 采用多个网络层堆叠 文章来源：Keras中文文档 第一步，模型初始化 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # step1 ：模型初始化 model = Sequential() # 使用 .add() 来堆叠模型，构建所需的神经网络 # 模型需要知道它所期望的输入的尺寸，顺序模型中的第一层需要接收关于其输入尺寸的信息。 model.add(Dense(un
Keras学习（一）—— Keras 模型（keras.model): Sequential 顺序模型 和 Model 模型
热门推荐
Work hard
08-20 3万+
Keras Model模型Keras 中文文档Keras 模型Sequential 顺序模型Sequential使用方法一个简单的Sequential示例构建方法input shape 输入的形状（格式）complication 编译training 训练Model 模型Model 使用方法compile 编译fit 进行训练evaluate 函数进行评估 Keras 中文文档 首先了解Keras...
【Tensorflow2.0】keras.models.Sequential() 和Model()模块
sxl的博客
02-10 4307
在读tensorflow代码时经常看到使用Model定义模型，这与在Pytorch中经常使用的使用继承模型有区别，所以这里就记录一下。在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。如果我们像实现一些更为复杂的网络，比如多输入多输出的模型就需要使用到keras.models.Model()来构建网络。如下代码同时输出最后卷积层Flatten后提取的特征层，以及分类结构。
TensorFlow.Keras.Model class 详解
Larkin_0612的博客
10-25 2274
TensorFlow中Model详解，新手入门
keras model 类继承
dudu3332的博客
11-15 1839
import keras class SimpleMLP(keras.Model): def __init__(self, use_bn=False, use_dp=False, num_classes=10): super(SimpleMLP, self).__init__(name='mlp') self.use_bn = use_bn ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值