훈련 전에 일부 가중치로 Keras 모델 인스턴스화
Yunodo
Keras 모델이 있습니다 : 사전 훈련 된 CV 모델 + 상단에 몇 가지 추가 된 레이어
나는 model.fit 전에 model.predict를 할 수 있기를 원합니다.
Q : 일부 가중치 (무작위, 0 또는 기타)를 사용하여 스크린 샷에서 모델을 인스턴스화하려면 어떻게해야합니까?
마르코 셀리 아니
여기에 일부 가중치 (무작위, 0 또는 기타)로 모델을 초기화하는 더미 예제가 있습니다.
def base_model(xx):
x = Dense(32)(xx)
x = Dense(8)(x)
return Model(xx,x)
inp = Input((32,32,3))
x = base_model(inp)
x = GlobalAveragePooling2D()(x.output)
x = Dropout(0.3)(x)
out = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inp,out)
model.summary()
# set weight with random number from a uniform... you can do the same also with zeros...
model.set_weights([np.random.uniform(0,1, i.shape) for i in model.get_weights()])
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