Wie man Gewichte in Keras mit einem numply-Array einstellt?

Question

Ich habe Probleme mit den Keras-Backend-Funktionen zum Setzen von Werten. Ich versuche, ein Modell von PyTorch zu Keras zu konvertieren und versuche, die Gewichte des Keras-Modells einzustellen, aber die Gewichte scheinen nicht eingestellt zu werden. Hinweis: Ich setze nicht wirklich mit np.ones, nur das für ein Beispiel verwendend.

ich versucht habe ...

Laden eines Modells bestehenden

import keras 
from keras.models import load_model, Model 
model = load_model(model_dir+file_name) 
keras_layer = [layer for layer in model.layers if layer.name=='conv2d_1'][0] 

ein einfaches Modell

img_input = keras.layers.Input(shape=(3,3,3)) 
x = keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=1, strides=1, padding="valid", 
use_bias=False, name='conv1')(img_input) 
model = Model(img_input, x) 
keras_layer = [layer for layer in model.layers if layer.name=='conv1'][0] 

Dann mit set_weights oder set_value

keras_layer.set_weights([np.ones((1, 1, 3, 1))]) 

oder erstellen. ..

K.batch_set_value([(weight,np.ones((1, 1, 3, 1))) for weight in keras_layer.weights]) 

danach rufe ich entweder eine der folgenden Möglichkeiten:

K.batch_get_value([weight for weight in keras_layer.weights]) 
keras_layer.get_weights() 

und keiner der Gewichte scheinen gesetzt wurden. Die gleichen Werte wie zuvor werden zurückgegeben.

[array([[[[ 1.61547325e-06], 
     [ 2.97779252e-06], 
     [ 1.50160542e-06]]]], dtype=float32)] 

Wie setze ich die Gewichte einer Schicht in Keras mit einer Reihe von Werten?

Answer 1

Was ist keras_layer in Ihrem Code?

Sie können Gewichte diese Weise einstellen:

model.layers[i].set_weights(listOfNumpyArrays)  
model.get_layer(layerName).set_weights(...) 
model.set_weights(listOfNumpyArrays) 

Wo model eine Instanz eines bestehenden Modells ist. Sie können die erwartete Länge der Liste und ihrer Array-Shapes mit der Methode get_weights() aus den gleichen Instanzen oben sehen.

Answer 2

Wenn Sie versuchen, Pytorch-Modell in Keras-Modell zu konvertieren, können Sie auch einen Pytorch2Keras Konverter versuchen.

Es unterstützt Basis-Layer wie Conv2d, Linear, Aktivierungen, einige elementweise Operationen usw. Sie können pytorch2keras/layers.py für Layer-Konvertierungsfunktionen folgen.