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Python tf.keras.layers.Layer.get_weights用法及代码示例


用法

get_weights()

返回

  • 将值加权为 NumPy 数组的列表。

返回层的当前权重,作为 NumPy 数组。

层的权重表示层的状态。此函数将与该层关联的可训练和不可训练权重值作为 NumPy 数组列表返回,该数组又可用于将状态加载到类似参数化的层中。

例如,Dense 层返回两个值的列表:内核矩阵和偏置向量。这些可用于设置另一个 Dense 层的权重:

layer_a = tf.keras.layers.Dense(1,
  kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
a_out = layer_a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
layer_a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
layer_b = tf.keras.layers.Dense(1,
  kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
b_out = layer_b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
layer_b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
layer_b.set_weights(layer_a.get_weights())
layer_b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]

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注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.layers.Layer.get_weights。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。