Soo*_*ade 6 initialization convolution keras
我想将预先训练好的caffe模型转换为keras,然后我需要逐层初始化图层.我将权重和偏差保存在mat文件中,然后将它们加载到python工作区.我知道"权重"参数得到numpy数组但不怎么样？谢谢
您可以在Keras 层文档 中获取有关如何设置模型权重的更多信息。基本上你使用：
layer.set_weights(weights): 从 Numpy 数组列表中设置层的权重（与 的输出具有相同的形状get_weights）。
或者您可以在创建图层时直接初始化它们。每个图层都有一个参数weights，您可以使用 numpy 数组设置该参数。阅读每一层的文档以提供正确的权重格式。例如，Dense()图层接受以下参数格式weights：
要设置为初始权重的 Numpy 数组列表。该列表应该有 2 个元素，形状分别为 (input_dim, output_dim) 和 (output_dim,) 用于权重和偏差。来源
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