lasagne.layers.set_all_param_values(net, weights)报错ValueError: mismatch: parameter has shape (8, 1, 3, 3, 3) but value to set has shape Shape.0
时间: 2023-11-30 18:02:47 浏览: 88
这个报错的意思是你尝试用一个不匹配的参数值来设置模型的参数。具体来说,你尝试用一个 shape 为 `(8, 1, 3, 3, 3)` 的参数值来设置一个参数,但是这个参数的形状是 `(Shape.0,)`,两者不匹配。
可能的原因是你传递的参数值不是一个合法的形状,或者你要设置的参数的形状与你传递的参数值的形状不匹配。你可以检查一下参数值和参数形状是否正确,并确保它们是匹配的。如果需要,你也可以尝试重新生成参数值或调整模型的参数形状。
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with open('data/resnet_weights.pkl', 'rb') as f: weights = pickle.load(f) lasagne.layers.set_all_param_values(net['prob'], weights)
这段代码使用了Python的pickle模块从文件中读取了预训练的ResNet模型权重,并将这些权重赋值给了一个Lasagne网络中的所有参数。具体来说,这个网络的输出层是一个名为'prob'的Lasagne层,而预训练模型的权重则保存在文件'data/resnet_weights.pkl'中。我们可以使用这些预训练的权重来初始化我们自己的ResNet网络,以便在训练过程中加速收敛并提高模型的准确性。
all_params = lasagne.layers.get_all_params(net, **tags)
这行代码使用 Lasagne 框架中的 `get_all_params` 函数来获取神经网络 `net` 中所有参数。`tags` 参数是一个字典,用于指定要获取哪些类型的参数。例如,如果你希望获取所有可训练参数,可以传递 `tags={'trainable': True}`。这行代码将返回一个包含所有参数的列表,可以用于计算梯度或保存模型。
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