如何将 keras 顺序模型恢复到构建之前的状态？

编程问答 2022-06-02

问题描述

我想重用相同的模型架构但具有不同的数据集，也就是说，以编程方式将输入层更改为不同的形状，并在需要时重置模型参数。

类似的东西

model = tf.keras.Sequential(
           tf.keras.layers.Dense(2)
)

optimizer = tf.optimizers.Adam()

losses=[tf.keras.losses.mean_absolute_percentage_error]

model.compile(optimizer=optimizer,loss=losses)

model.build(input_shape=(None,2))
# ... train model and evaluate

model.unbuild() # this doesn't exist
model.build(input_shape=(None,3))
# ... train model and evaluate on different dataset

有人知道执行此操作的简洁方法吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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