keras 自定义kernel_initializer

缺乏、安全感 2023-07-15 09:01 9阅读 0赞

一：对Dense层

from keras import backend as K
    
    def my_init(shape, dtype=None):
        return K.random_normal(shape, dtype=dtype)
    
    model.add(Dense(64, kernel_initializer=my_init))

二：对Conv2D

def kernel_init(shape, dtype=None):
        b = K.constant([[[[-1 / 12.]], [[2 / 12.]], [[-2 / 12.]], [[2 / 12.]], [[-1 / 12.]]],
                        [[[2 / 12.]], [[-6 / 12.]], [[8 / 12.]], [[-6 / 12.]], [[2 / 12.]]],
                        [[[-2 / 12.]], [[8 / 12.]], [[-12 / 12.]], [[8 / 12.]], [[-2 / 12.]]],
                        [[[2 / 12.]], [[-6 / 12.]], [[8 / 12.]], [[-6 / 12.]], [[2 / 12.]]],
                        [[[-1 / 12.]], [[2 / 12.]], [[-2 / 12.]], [[2 / 12.]], [[-1 / 12.]]]], dtype='float32')
        F_0 = Lambda(lambda x: K.cast(x, dtype='float32'))(b)
        return F_0
    
    z_c = Conv2D(1, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), padding='same',
                         kernel_initializer=kernel_init)(img_input)

三：使用自定义的kernel\_initializer后，保存，加载模型使用save\_weights,load\_weights，不要用save\_model, load\_model，否则会报错。

[参考1][1]  
[参考2][2]  
[参考3][3]

[1]: https://keras.io/initializers/#using-custom-initializers
[2]: https://github.com/keras-team/keras/issues/4871
[3]: https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/86612293

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很不错的文章： [https://blog.csdn.net/qq\_23269761/article/details/84134971][https_blog.csdn.

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