如何将特定的keras层权重定义为不可训练？

在Keras中，可以通过设置trainable属性来将特定的层权重定义为不可训练。trainable是一个布尔值，默认为True，表示权重可训练。如果将其设置为False，则表示权重不可训练。

例如，假设我们有一个全连接层dense_layer，我们希望将其权重定义为不可训练，可以按照以下步骤操作：

导入所需的库和模块：

from tensorflow import keras

创建模型并添加层：

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

获取要设置为不可训练的层：

dense_layer = model.layers[0]  # 获取第一个全连接层

将层的权重定义为不可训练：

dense_layer.trainable = False

现在，dense_layer的权重将被定义为不可训练，即使在模型训练过程中，这些权重也不会被更新。

这种设置对于一些预训练的模型或者需要固定某些层权重的情况非常有用。例如，在迁移学习中，我们可以将预训练模型的某些层权重设置为不可训练，只训练特定的层，以适应新的任务。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云视频处理服务：https://cloud.tencent.com/product/vod
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpp
腾讯云音视频通信（实时音视频）：https://cloud.tencent.com/product/trtc
腾讯云云原生应用引擎：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云云原生数据库 TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云云原生存储 CFS：https://cloud.tencent.com/product/cfs

相关·内容

深度学习初探：使用Keras创建一个聊天机器人

arxiv.org/pdf/1503.08895.pdf 这个任务很有趣，我们要学习如何将研究工作中获得的知识，转化为可以实现目标（创建“是/否”应答机器人来回答特定问题）的实际模型。...上图是Keras API的分层结构。可以看出，它可以无缝地运行在不同的框架之上。在神经网络中，特定层中的每个节点都采用前一层输出的加权和，对它们应用数学函数，然后将结果传递给下一层。...使用Keras，我们可以创建表示不同的层，也可以轻松定义这些数学运算和层中的节点数。这些不同的层用一行代码就能创建完成。...创建Keras模型的步骤如下：步骤1：首先我们必须定义一个网络模型，大多数时候网络是序列模型：网络将被定义为一系列层，每个层都可以自定义大小和激活函数。...现在是时候训练模型了，在这里我们需要定义模型的输入（输入情节，问题和答案），我们将为模型提供的批数据大小（即一次训练输入多少数据），以及我们准备训练模型的次数（模型训练数据更新权重的次数）。

1.4K2 0

Keras作为TensorFlow的简化界面：教程

Keras层和模型完全兼容纯TensorFlow张量，因此，Keras为TensorFlow提供了一个很好的模型定义附加功能，甚至可以与其他TensorFlow库一起使用。让我们看看这是如何做的。...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...(x) y_encoded = lstm(y) 收集可训练的权重和状态更新一些Keras层（有状态的RNN和BatchNormalization层）具有需要作为每个训练步骤的一部分运行的内部更新。...首先，请注意，如果您的预先训练的权重包含用Theano训练的卷积（Convolution2D或Convolution1D层），则在加载权重时需要翻转卷积核心。...III：多GPU和分布式训练将Keras模型的一部分分配给不同的GPU TensorFlow device scope与Keras层和模型完全兼容，因此可以使用它们将图的特定部分分配给不同的GPU。

4K10 0

使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式

环境：Python+keras，后端为Tensorflow 训练集：MNIST 对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。...补充知识：keras编写自定义的层写在前面的话 keras已经有很多封装好的库供我们调用，但是有些时候我们需要的操作keras并没有，这时就需要学会自定义keras层了 1.Lambda 这个东西很方便...，但是只能完成简单、无状态的自定义操作，而不能建立含有可训练权重的自定义层。...keras层（带有可训练权重） ① build：定义权重，且self.build=True，可以通过迪奥哟经super([layer],self).build()完成 ② call:功能逻辑实现 ③ compute_output_shape...__init__(**kwargs) #必须要的初始化自定义层 def build(self,input_shape): #为Mylayer建立一个可训练的权重 #通过add_weight的形式来为

8972 0

理解keras中的sequential模型

keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...如下代码向模型添加一个带有64个大小为3 * 3的过滤器的卷积层: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,...layers（图层），以下展示如何将一些最流行的图层添加到模型中：卷积层 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 最大池化层 model.add...、定义优化目标、输入数据、训练模型，最后通常还需要使用测试数据评估模型的性能。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。

3.6K5 0

神经网络入手学习

一些网络层是无状态的(没有网络参数)，但大多数网络层是有状态的---网络层的权重系数，这些通过随机梯度下降算法学到的权重张量，形成了网络层的知识。...在Keras框架中通过把相互兼容的网络层堆叠形成数据处理过程，而网络层的兼容性是指该网络层接收特定形状的输入张量同时返回特东形状的输出张量。...例如： from keras import layers layer = layers.Dense(32, input_shape=(784, )) 定义的网络层只接收2D张量，第一维度为784,；同时网络层输出的第一维度为...损失函数和优化算法：配置学习过程的关键网络模型结构定义完成之后，仍然需要定义两件事：损失函数：训练过程中最小化的函数值，一种评估网络模型的表现；优化算法：决定基于损失函数如何更新权重系数；有常见的...Keras开发 Keras工作流大致如下：定义训练数据：输入张量和目标张量；定义网络层(或网络模型)：由输入张量处理得到输出张量；配置训练过程--选择损失函数、优化算法以及监测指标；通过调用模型的

1.1K2 0

Keras基本用法

下面首先介绍最基本的Keras API，斌哥给出一个简单的样例，然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。...1、Keras基本用法和TFLearn API类似，Keras API也对模型定义、损失函数、训练过程等进行了封装，而且封装之后的整个训练过程和TFLearn是基本一致的，可以分为数据处理、模型定义和模型训练三个部分...# 定义输入，这里指定的维度不用考虑batch大小。inputs = Input(shape=(784,))# 定义一层全连接，该层有500隐藏节点，使用ReLU激活函数，这一层的输入为inputs。...类似地，Keras也支持为不同输出产生的损失指定权重，# 这可以通过loss_weights参数来完成。...在下面的定义中，输出output1的权重为1，output2的# 权重为0.1，所以这个模型会更加偏向于优化的第一个输出。

1.5K1 0

从0实现基于Keras的两种建模

9个实用的知识点，掌握基于Kera搭建神经网络模型的流程：如何导入keras的内置数据集 keras如何实现one-hot编码如何定义keras的Sequential模型，包含卷积层、池化层、Dropout...层等如何各个层基本信息，比如层的名称、权重、形状等模型的编译、训练 如何将模型的精度和准确率指标进行可视化如何使用TensorFlow的Tensorboard进行可视化如何搭建基于函数式API的...keras模型 如何将网络结构图进行可视化导入内置数据集 # 导入数据集 from keras.datasets import cifar10 (train_images, train_labels...(10, activation="softmax")) # 多分类使用softmax激活函数在多分类问题的最后全连接层中，激活函数使用softmax函数；它输出的是每个分类的概率值，且它们的概率之和为.../logs") # 指定log_dir路径存放路径为当前路径下的logs文件夹下训练模型 history = model.fit(train_images, # x

1812 0

“Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

一个 Layer 封装了一个状态 (权重) 和一些计算 (在 “call” 方法中定义)。 ? 2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。...5）由 layers 创建的权重可以是可训练的，也可以是不可训练的。...是否可训练可以在 layer 的属性 “trainable_weights” 和 “non_trainable_weights” 中看到。比如，这是一个具有不可训练权重的层： ?...6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 ? 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。子层创建的损失由父层递归跟踪。 ?...DAGs—— 递归网络应该定义为 “Layer” 子类。

8611 0

Keras作者：TF 2.0＋Keras深度学习研究你需要了解的12件事

一个 Layer 封装了一个状态 (权重) 和一些计算 (在 “call” 方法中定义)。 2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。...使用这些梯度，你可以手动或使用优化器对象来更新 layer 的权重。当然，你也可以在使用梯度之前修改它们。 5）由 layers 创建的权重可以是可训练的，也可以是不可训练的。...比如，这是一个具有不可训练权重的层： 6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的...DAGs—— 递归网络应该定义为 “Layer” 子类。

4982 0

TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

在随后的小节中，我们将详细介绍 Keras 为上述任务中的每一项提供的选项。我们还将探讨使 Keras 成为不可忽视的强大力量的其他辅助功能。在 Keras 中，模型是通过组合层来构建的。...Keras 层 API 在用于模型构建的高级 Keras API 中，Keras 层是基本构建块。模型通常定义为这些层的某种图形。这些层也可以被编程为彼此交互。...假设这些层定义为[layer_1, layer_2, …. , layer_n]。请注意，这些层中的每一层都是 Keras 层，如前所述。...可以在相应层的构造器中定义特定于层的自定义。...该文件包括以下内容：模型的架构模型的权重值（如果适用，还包括训练中获得的权重）优化器及其状态（如果有的话）（可用于从特定点恢复训练）模型的训练配置（已传递来编译）（如果有）使用Sequential

3.6K1 0

基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

在Keras中主要的数据结构是 model ，该结构定义了一个完整的图。可以向已经存在的图中加入任何的网络结构。...全连接层这个层在 Keras 中称为被称之为 Dense 层，只需要设置输出层的维度，然后Keras就会帮助自动完成了。...扁平层 model.add(Flatten()) 6. 数据输入网络的第一层需要读入训练数据。因此我们需要去制定输入数据的维度。因此，input_shape 参数被用于制定输入数据的维度大小。...如果要保存训练好的权重，那么可以直接使用 save_weights 函数。...model.save_weights("my_model.h5") 载入预训练权重，如果想要载入以前训练好的模型，那么可以使用 load_weights 函数。

1.4K2 0

keras之权重初始化方式

在神经网络训练中，好的权重初始化会加速训练过程。下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。...(Dense(64, init=my_init)) 补充知识：Keras中权重weight的初始化 Keras 的原始构造模块是模型，最简单的模型称为序贯模型， Keras 的序贯模型是神经网络层的线性管道...以下代码段定义了一个包含 12 个人工神经元的单层网络，它预计有 8 个输入变量（也称为特征）： from keras.models import Sequential model =Sequential...() model.add(12,input_dim=8,kernel_initializer='random_uniform') 每个神经元可以用特定的权重进行初始化。...random_normal：根据高斯分布初始化权重，其中均值为0，标准差为0.05。 zero：所有权重被初始化为0。

1.4K1 0

keras doc 5 泛型与常用层

，参数有 optimizer：优化器，为预定义优化器名或优化器对象，参考优化器 loss：目标函数，为预定义损失函数名或一个目标函数，参考目标函数 metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标...模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。...keras.layers.core.Reshape(target_shape) Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape 参数 target_shape：目标shape，为整数的tuple...模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。...模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。

1.7K4 0

Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

如何将它们结合在一起，在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器网络。让我们开始吧。...Keras 中神经网络模型的5步生命周期步骤 1.定义网络第一步是定义您的神经网络。神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。...例如，一个小的多层感知器模型，在可见层中有 2 个输入，隐藏层中有 5 个神经元，输出层中有一个神经元，可以定义为： 1model = Sequential() 2model.add(Dense(5,...将编译视为网络的预计算步骤。定义模型后始终需要编译。这包括在使用优化方案训练之前以及从保存文件加载一组预先训练的权重之前。原因是编译步骤准备了网络的有效表示，这也是对硬件进行预测所必需的。...反向传播算法要求网络训练指定数量的时期或暴露于训练数据集。每个迭代可以被划分为称为批次的输入 - 输出模式对的组。这定义了在一个迭代内更新权重之前网络所暴露的模式数。

1.9K3 0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习

很明显，这样的自编码器将完美地重构训练数据，但它不会在过程中学习到任何有用的数据表征（并且它不可能很好地泛化到新的实例）。栈式自编码器的架构以中央隐藏层（编码层）为中心通常是对称的。...具体来说，如果自编码器总共具有N个层（不算输入层），并且 WL 表示第Lth层的连接权重（例如，层 1 是第一隐藏层，则层N / 2是编码层，而层N是输出层），则解码器层权重可以简单地定义为：WN–L+...使用Keras将层的权重关联起来，先定义一个自定义层： class DenseTranspose(keras.layers.Layer): def __init__(self, dense, activation...但在gan模型上调用这些方法，判别器是不可训练的。因为训练循环是非常规的，我们不能使用常规的fit()方法。但我们可以写一个自定义的训练循环。...相等的学习率使用一个简单的高斯分布（平均值为0，标准差为1）初始化权重，而不使用He初始化。但是，权重在运行时（即，每次执行层）会变小：会除以 ? ，ninputs是层的输入数。

1.8K2 1

keras doc 10终结篇激活函数回调函数正则项约束项预训练模型

，可通过高级激活函数实现，如PReLU，LeakyReLU等回调函数Callbacks 回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。...Keras层设置初始化权重的方法不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是init，例如： model.add(Dense(64, init='uniform'))...预定义初始化方法 uniform lecun_uniform: 即有输入节点数之平方根放缩后的均匀分布初始化（LeCun 98）. normal identity：仅用于权值矩阵为方阵的2D层（shape...这些层有三个关键字参数以施加正则项： W_regularizer：施加在权重上的正则项，为WeightRegularizer对象 b_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为WeightRegularizer..., 强制矩阵沿最后一个轴拥有单位范数 Application应用 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune 模型的预训练权重将下载到

2.3K3 0

如何快速搭建智能人脸识别系统

我们希望将我们收集的图像重塑为适合通过 VGG-16 架构的大小，该架构是对 imagenet 权重进行预训练的。...使用没有顶层的 VGG-16 架构，我们现在可以添加我们的自定义层。为了避免训练 VGG-16 层，我们给出以下命令： layers.trainable = False。...我们还将打印出这些层并确保它们的训练设置为 False。...将在 VGG-16 模型的顶层添加自定义层，然后我们将使用此迁移学习模型来预测它是否是授权所有者的脸。自定义层由输入层组成，它基本上是 VGG-16 模型的输出。...ModelCheckpoint — 此回调用于存储训练后模型的权重。我们通过指定 save_best_only=True 只保存模型的最佳权重。

1.4K2 0

调包侠的炼丹福利：使用Keras Tuner自动进行超参数调整

什么是超参数调整以及为什么要注意机器学习模型具有两种类型的参数：可训练参数，由算法在训练过程中学习。例如，神经网络的权重是可训练的参数。超参数，需要在启动学习过程之前进行设置。...不久之后，Keras团队发布了Keras Tuner，该库可轻松使用Tensorflow 2.0执行超参数调整。这篇文章将展示如何将其与应用程序一起用于对象分类。...它还将包括库中可用的不同超参数调整方法的比较。 Keras Tuner现在退出测试版！v1在PyPI上不可用。...模型建立在这里，我们将尝试使用简单的卷积模型将每个图像分类为10个可用类之一。 ? 每个输入图像将经过两个卷积块（2个卷积层，后跟一个池化层）和一个Dropout层以进行正则化。...最后，每个输出均被展平，并经过密集层，该密集层将图像分类为10类之一。

1.7K2 0

迁移学习与代码举例

迁移学习迁移学习中有两个重要概念：域（Domain）：可以理解为某个时刻的某个特定领域，比如动物图片数据和电影海报数据可以认为是是两个域，不同域中的数据特征往往存在比较大的差异。...任务（Task）：可以理解为业务场景的目标，例如情感识别和自动问答就是两个不同的Task，不同的Task的数据可以来自同一个域。迁移学习并不是某一类特定算法，而是一种处理问题的思想。...其中，boosting的作用是建立一种自动调整权重的机制，于是重要的源域练数据的权重将会增加，不重要的源域训练数据的权重将会减小。...调整权重之后，这些带权重的源域训练数据将会作为额外的训练数据，与目标域训练数据一起从来提高分类模型的精度和可靠度。...基于特征映射的迁移学习算法，关注的是如何将源领域和目标领域的数据从原始特征空间映射到新的特征空间中去。

9491 0

仅17 KB、一万个权重的微型风格迁移网络！

因此，多数迁移模型的大小是 7MB。对于你的应用来说，这个负担并非不可承受，但也并非无足轻重。研究表明，神经网络的体积通常远远大于所需，数百万的权重中有很多并不重要。...如果能找出那些对准确率有影响的权重，就可以将其留下并将其他移除。层层面：每个层中都包含一些权重。例如，2D 卷积层具有一个权重张量，即卷积核，用户可以定义其宽度、高度和深度。...通过反复尝试，作者发现仍然可以用上述架构实现良好的风格迁移，一直到宽度参数为 0.3，在每一层上留下 9 个滤波器。最终结果是一个只有 11,868 个权重的神经网络。...量化最后一段压缩是在网络训练完成后进行的。神经网络权重通常存储为 64 位或 32 位浮点数。量化过程将每一个浮点权重映射到具有较低位宽的整数。...（由于你可以在手机 GPU 上安装更多模型，每个模型使用较少的 FLOPS，因此整体吞吐量会变得更好。但是每个模型的迭代仍然需要一段时间，在特定大小之后，每一层基本上是即时的。）

5804 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何将特定的keras层权重定义为不可训练？

相关·内容

深度学习初探：使用Keras创建一个聊天机器人

Keras作为TensorFlow的简化界面：教程

使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式

理解keras中的sequential模型

神经网络入手学习

Keras基本用法

从0实现基于Keras的两种建模

“Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

Keras作者：TF 2.0＋Keras深度学习研究你需要了解的12件事

TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

keras之权重初始化方式

keras doc 5 泛型与常用层

Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习

keras doc 10终结篇激活函数回调函数正则项约束项预训练模型

如何快速搭建智能人脸识别系统

调包侠的炼丹福利：使用Keras Tuner自动进行超参数调整

迁移学习与代码举例

仅17 KB、一万个权重的微型风格迁移网络！

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐