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python - Keras:在 theano 和 tensorflow 之间转换预训练的权重

coder 2023-08-18 原文

我想使用 this pretrained model .

它在 theano 布局中,我的代码取决于 tensorflow 图像维度排序。

converting weights between the formats 上有指南.

但这似乎坏了。在将 theano 转换为 tensorflow 的部分中,第一条指令是将权重加载到 tensorflow 模型中。

Keras backend should be TensorFlow in this case. First, load the Theano-trained weights into your TensorFlow model:

model.load_weights('my_weights_theano.h5')

这会引发异常,权重布局将不兼容。 如果 load_weights 函数将为 tensorflow 模型采用 theano 权重,则无需转换它们。

我看了一下 convert_kernel功能,看看我是否可以自己完成必要的步骤。

代码相当简单 - 我不明白为什么该指南使用 tensorflow session 。这似乎是不必要的。

我已经从预训练模型中复制代码来创建一个带有 tensorflow 层的模型。这只是意味着在添加任何卷积之前更改输入形状和 backend.image_dim_ordering。 然后我使用了这个循环:

model 是原始模型,是根据我在开头链接的代码创建的。 model_tensorflow 是完全相同的模型,但具有 tensorflow 布局。

for i in range(len(model.layers)):
    layer_theano=model.layers[i]
    layer_tensorflow=model_tensorflow.layers[i]

    if layer_theano.__class__.__name__ in ['Convolution1D', 'Convolution2D', 'Convolution3D', 'AtrousConvolution2D']:
        weights_theano=layer_theano.get_weights()

        kernel=weights_theano[0]
        bias=weights_theano[1]

        converted_kernel=convert_kernel(kernel, "th")
        converted_kernel=converted_kernel.transpose((3,2,1,0))

        weights_tensorflow=[converted_kernel, bias]

        layer_tensorflow.set_weights(weights_tensorflow)

    else:
        layer_tensorflow.set_weights(layer_theano.get_weights())

在原始代码中,有一个测试用例:Prediction run on a image of a cat。 我已经下载了一张猫的图片并尝试了原始模型的测试用例:285。 转换后的模型预测为 585。

我不知道 285 是否是猫的正确标签,但即使不是,这两个模型应该以相同的方式分解,我希望得到相同的预测。

在模型之间转换权重的正确方法是什么?

最佳答案

你是对的。密码坏了。截至目前,此问题有解决方法,解决方案已描述 here .

我自己测试过,它对我有用。

如果觉得回答有用,请点个赞。谢谢!

关于python - Keras:在 theano 和 tensorflow 之间转换预训练的权重,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42193436/

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