有没有一种方法可以获取Keras模型中的层数(而不是参数)？model.summary()非常有用，但是从中获取层数并不容易。
参考方案
model.layers将为您提供所有图层的列表。因此，该数字为len(model.layers)
我想针对X个时期训练我的模型，并以最小的验证错误获得最佳结果。我发现的解决方案是使用ModelCheckpoint回调，如果当前纪元的结果更好，则可以将其配置为覆盖模型保存。但是，在最坏的情况下，这意味着在每个时期都将模型写入硬盘驱动器，这会产生巨大的时间开销。是否可以将模型保存到变量中，所以我只需要保存一次？还是我可以做另一种优化？ 参考方案 根据save…
Keras Tensorboard用于DQN强化学习 - python我正在使用keras构建DQN，并使用具有经验重播记忆的经典DQN算法对其进行训练。由于在dqn中需要多次调用model.fit，这意味着每次从重播内存中采样批数据时，使用keras的model.fit( .... callbacks=TensorBoard(...))时，每次拟合都会生成新的事件日志文件。它会产生两个问题，首先，它会生成过于笨拙的事件日志文…
如何在模型内部冻结模型的特定层？ - python我的keras模型由多个模型组成。每个“子模型”都有多个层次。如何在“子模型”中调出图层并设置可训练性/冻结特定图层？ python参考方案 我将使用Keras中的VGG19卷积神经网络的示例，尽管它适用于任何神经网络体系结构：from keras.applications.vgg19 import VGG19 model = VGG19(weights=&…
keras中的自定义RMSPE损失函数 - python我正在尝试在keras中定义我自己的损失函数，即均方根百分比误差。 RMSPE定义为：我已经将损失函数定义为：from keras import backend as K def rmspe(y_true, y_pred): sum = K.sqrt(K.mean(K.square( (y_true - y_pred) / K.clip(K.abs(y_tr…
如何使用一个numpy数组在Keras中设置权重？ - python我在设置值的Keras后端功能上遇到麻烦。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras，并试图设置Keras模型的权重，但是权重似乎没有被设置。注意:我实际上并没有使用np.ones进行设置，仅以示例为例。我努力了...加载现有模型import keras from keras.models import load_model, Model model …