trainable_weights的用法

在深度学习中，模型的训练过程就是通过调整模型中的参数来最小化损失函数的过程。这些可调整的参数就是所谓的权重（weights）。在Keras等深度学习框架中，trainable_weights是一个模型属性，它返回一个列表，包含了所有可训练的权重。

trainable_weights属性通常用于以下场景：

1. 计算模型中可训练的权重总数，以便更好地调整模型结构和参数。

2. 对模型进行fine-tuning时，可以使用trainable_weights属性来控制哪些权重应该被训练，哪些应该被固定。例如，当我们使用一个预训练好的模型进行fine-tuning时，我们可以选择只训练最后几层的权重，而将前面的权重固定住。

3. 对模型进行权重初始化时，我们可以使用trainable_weights属性来获得所有可训练权重的列表，并对它们进行初始化。

相关问题

AttributeError: 'Model' object has no attribute 'trainable_weights'

这个错误通常是由于在使用Keras时，尝试访问一个没有可训练权重的模型对象的可训练权重列表而引起的。可能的原因是您正在尝试访问一个没有可训练权重的模型对象的可训练权重列表。您可以通过检查模型对象是否具有可训练权重来解决此问题。您可以使用以下代码检查模型对象是否具有可训练权重：

if model.trainable_weights:
    # do something
else:
    # do something else

如果模型对象没有可训练权重，则可以尝试使用其他方法来训练模型或更改模型的结构。

with tf.GradientTape() as tape: _logits = self.model(np.array([s])) ## 带权重更新。 _exp_v = tl.rein.cross_entropy_reward_loss(logits=_logits, actions=[a], rewards=td[0]) grad = tape.gradient(_exp_v, self.model.trainable_weights) self.optimizer.apply_gradients(zip(grad, self.model.trainable_weights))

这段代码是用 TensorFlow 实现的一个强化学习算法中的参数更新部分。具体来说，它使用了 TensorFlow 的 GradientTape() 方法来记录计算图中的梯度信息。在 tape 上下文中，程序计算了模型的输出 _logits，然后使用 cross_entropy_reward_loss 方法计算损失函数 _exp_v。注意，这个损失函数是由动作 a 和累积奖励 td[0] 计算得出的。最后，程序调用 tape 的 gradient 方法，计算 _exp_v 对模型可训练参数的梯度。这些梯度可以用来更新参数，具体做法是通过 zip(grad, self.model.trainable_weights) 方法打包梯度和参数，然后使用 optimizer 的 apply_gradients 方法来更新参数。这个过程就是模型的训练过程，反复执行这个过程可以不断优化模型的性能。