self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)

时间: 2024-01-06 08:06:02 浏览: 165
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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

这段代码是用于加载已经训练好的深度学习模型的权重参数，其中pre_trained_weights是指预训练模型的权重参数所在的文件路径。load_weights()函数有一个by_name参数，如果设置为True，则会按照层的名字来匹配权重参数，只有名字匹配的层才会被加载。这个参数通常用于当我们要把一个模型的某些部分或某些层的权重参数迁移到另一个模型时使用，以确保权重参数匹配。
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self.model.load_weights(filepath=pre_trained_weights, by_name=True)+

其中，pre_trained_weights 是预训练权重所在的文件路径，by_name 参数为 True 表示只加载与当前模型具有相同名称的层的权重，其他层的权重将被忽略。这通常用于在调整模型时，保留一些层的预训练权重，以加快模型的...

class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

在初始化函数中，使用公钥public_key和权重weights创建一个加密的逻辑回归模型local_model，并将数据x和y保存在类实例中。 本地训练函数local_train接受一个权重参数weights，并将其设置为local_model的加密权重。...

分析代码 def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y error_array = error.values error_flat = error_array.ravel() delta2 = error_flat delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

5. delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)：计算隐藏层的误差，其中np.dot是点积运算符，self.relu_derivative是激活函数的导数。 6. grad_weights2 = np.dot(self...

base_model = tf.keras.Model(input1, max3, name="3dcnn") # Build the base model base_model.summary() base_model.load_weights('Modelli/CNN_weights_Hipp_finale.h5', by_name=True) #base_model.load_weights('Modelli/CNN_VOID_weights_15.h5', by_name=True) base_model.trainable = False # 固定base_model的参数不进行训练 # Set the learning Rate initial_learning_rate = 0.0001 reduce_Rl=tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=2, verbose=1)

base_model.trainable = False 表示将模型中的参数固定不进行训练。initial_learning_rate 表示学习率的初始值。reduce_Rl 是一个回调函数，用于在训练过程中动态地调整学习率。具体来说，当验证集上的损失...

error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

接下来，计算权重和偏置的梯度 grad_weights2、grad_bias2、grad_weights1、grad_bias1。其中，grad_weights2 和 grad_bias2 是输出层权重和偏置的梯度，grad_weights1 和 grad_bias1 是隐藏层权重和偏置的梯度。...

def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

接着，计算两层之间的权重和偏置值的导数（grad_weights2、grad_bias2、grad_weights1和grad_bias1），并更新它们的值（self.weights2、self.bias2和self.weights1）。最后，返回更新后的权重和偏置值，以供下一次...

def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

需要注意的是，该代码使用了加密技术对模型参数进行保护，其中local_model.encrypt_weights是加密后的模型参数，Server.private_key是服务器的私钥。代码中的neg_one是对-1进行加密的结果，用于计算梯度。

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot...

mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_save_path, monitor='tf.math.multiply_2_loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')

这段代码使用 Keras 中的 ModelCheckpoint 回调函数来在训练过程中保存模型的权重。它的参数包括： - filepath：保存模型权重的路径，可以是一个字符串模板，其中包含 epoch 和模型指标的变量。 - monitor：监控的...

mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_path, monitor='val_tf.math.multiply_2_loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')

参数 save_weights_only 为 True，表示只保存权重，而不保存整个模型。参数 mode 为 min，表示监控的指标应该越小越好。参数 save_freq 表示保存频率，这里设置为每个 epoch 结束时保存一次。

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...

if not train: # Load Pretrained Weights model_spot.load_weights(path) else: model_spot.set_weights(weight_reset_spot) history_spot = model_spot.fit( X_train, np.array(y_train), batch_size=batch_size, epochs=epochs_spot, verbose=0, validation_data = (X_test, np.array(y_test)), shuffle=True, callbacks=[keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath = path, save_weights_only=True )], )

如果train为True，则会使用重置后的权重进行训练。在训练时，使用了批处理大小为batch_size，训练轮数为epochs_spot，同时设置了验证集为(X_test, np.array(y_test))，并打乱数据顺序。此外，还使用了回调函数keras....

self.target_model.get_layer(name='l1').set_weights(self.model.get_layer(name='l1').get_weights())

这段代码是将模型中名为'l1'的层的权重从self.model复制到self.target_model中。其中，self.model和self.target_model是两个不同的模型，通常用于实现双Q网络（Double Q-Network）算法。该算法的主要思想是使用一个...

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits 请确保在使用loss.backward()之前，所有需要...

# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()

首先使用attempt_load()函数加载FP32模型，并检查输入图片的大小。如果half参数为True，则将模型转换为FP16精度。接下来，判断是否需要进行第二阶段的分类操作。如果需要，就加载一个现有的分类器或者创建一个新...

这段代码实现什么功能# 指数加权平均 class ExponentialMovingAverage(Callback): def __init__(self, decay=0.9): super().__init__() self.decay = decay self.weights = None def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None): self.weights = None def on_batch_end(self, batch, logs=None): # 计算指数加权平均 if self.weights is None: self.weights = [np.ones_like(p) for p in self.model.get_weights()] for i, p in enumerate(self.model.get_weights()): self.weights[i] = self.decay * self.weights[i] + (1 - self.decay) * p smoothed_p = self.weights[i] / (1 - self.decay ** (batch + 1)) K.set_value(p, smoothed_p)

这段代码实现的是指数加权平均的功能，其中ExponentialMovingAverage类是一个回调函数，用于在训练神经网络时进行参数平滑处理。...在每个epoch开始时，将self.weights设置为None，以确保每个epoch的平滑处理是独立的。

mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=weights_save_path, monitor='loss', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='min', save_freq='epoch')

这是一个在 Keras 中使用的回调函数，用于在训练过程中保存模型的权重。...save_weights_only=True 表示仅保存模型的权重，而不包括模型本身；mode='min' 表示最小化损失值；verbose=1 表示输出保存权重的信息。
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