Python tf.keras.optimizers.Optimizer.get_weights用法及代码示例

用法

get_weights()

返回优化器的当前权重。

优化器的权重是它的状态(即变量)。此函数将与此优化器关联的权重值作为 Numpy 数组列表返回。第一个值始终是优化器的迭代计数，然后是优化器的状态变量，按照它们的创建顺序排列。返回的列表又可以用于将状态加载到类似的参数化优化器中。

例如，这个简单模型的 RMSprop 优化器返回一个包含三个值的列表——迭代计数，然后是内核的均方根值和单个 Dense 层的偏差：

opt = tf.keras.optimizers.RMSprop()
m = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
m.compile(opt, loss='mse')
data = np.arange(100).reshape(5, 20)
labels = np.zeros(5)
print('Training'); results = m.fit(data, labels)
Training ...
len(opt.get_weights())
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