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layer的两个函数:
get_weights(), set_weights(weights)。
详情请参考about-keras-layers。
补充知识:Keras层的共同函数
关于Keras层:
所有Keras层都有很多共同的函数:
layer.get_weights(): # 以Numpy矩阵的形式返回层的权重。
layer.set_weights(weights): # 从Numpy矩阵中设置层的权重(与get_weights的输出形状相同)。
layer.get_config(): # 返回包含层配置的字典。
图层的重置:
layer = Dense(32) config = layer.get_config() reconstructed_layer = Dense.from_config(config) # from keras import layers config = layer.get_config() layer = layers.deserialize({'class_name': layer.__class__.__name__, 'config': config})
如果一个层具有单个节点, (i.e. 如果它不是共享层), 可以得到它的输入张量,输出张量,输入尺寸和输出尺寸:
layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape
如果层有多个节点 (层节点和共享层), 可以使用以下函数: 要指明再哪个节点处获得张量,哪个节点处获得张量尺寸。
layer.get_input_at(node_index) layer.get_output_at(node_index) layer.get_input_shape_at(node_index) layer.get_output_shape_at(node_index)
以上这篇Keras设置以及获取权重的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
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