我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
</pre><pre code_snippet_id="1947416" snippet_file_name="blog_20161025_1_3331239" name="code" class="python">
# coding:utf-8 """ If you want to load pre-trained weights that include convolutions (layers Convolution2D or Convolution1D), be mindful of this: Theano and TensorFlow implement convolution in different ways (TensorFlow actually implements correlation, much like Caffe), and thus, convolution kernels trained with Theano (resp. TensorFlow) need to be converted before being with TensorFlow (resp. Theano). """ from keras import backend as K from keras.utils.np_utils import convert_kernel from text_classifier import keras_text_classifier import sys def th2tf( model): import tensorflow as tf ops = [] for layer in model.layers: if layer.__class__.__name__ in ['Convolution1D', 'Convolution2D']: original_w = K.get_value(layer.W) converted_w = convert_kernel(original_w) ops.append(tf.assign(layer.W, converted_w).op) K.get_session().run(ops) return model def tf2th(model): for layer in model.layers: if layer.__class__.__name__ in ['Convolution1D', 'Convolution2D']: original_w = K.get_value(layer.W) converted_w = convert_kernel(original_w) K.set_value(layer.W, converted_w) return model def conv_layer_converted(tf_weights, th_weights, m = 0): """ :param tf_weights: :param th_weights: :param m: 0-tf2th, 1-th2tf :return: """ if m == 0: # tf2th tc = keras_text_classifier(weights_path=tf_weights) model = tc.loadmodel() model = tf2th(model) model.save_weights(th_weights) elif m == 1: # th2tf tc = keras_text_classifier(weights_path=th_weights) model = tc.loadmodel() model = th2tf(model) model.save_weights(tf_weights) else: print("0-tf2th, 1-th2tf") return if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) < 4: print("python tf_weights th_weights <0|1>\n0-tensorflow to theano\n1-theano to tensorflow") sys.exit(0) tf_weights = sys.argv[1] th_weights = sys.argv[2] m = int(sys.argv[3]) conv_layer_converted(tf_weights, th_weights, m)
补充知识:keras学习之修改底层为TensorFlow还是theano
我们知道,keras的底层是TensorFlow或者theano
要知道我们是用的哪个为底层,只需要import keras即可显示
修改方法:
打开
修改
以上这篇keras实现theano和tensorflow训练的模型相互转换就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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