收集TF2功能API中的某些变量

问题描述

在TF-1.0中，变量由名称管理，当我们要使用一组变量时，我们将它们添加到集合中。

TF-2.0 / Keras模型是面向对象的。变量由Keras.Layer作为其属性来管理，例如“ trainable_weights”。

当我使用功能性API构建模型时，修改一组特定变量的正确方法是什么？例如。网络中某些区块的权重。

更清晰

def block(x):
   hierarchy1
     ...
     hierarchy2
     ...
        custom-layer

   return out 

inputs = Input(shape=(100,))
x = block(inputs)
x = block(x)
....
x = Dense(64,activation='relu')(x)
model = Model(inputs=inputs,outputs=x)

如何获取带有模型的所有自定义层的变量

解决方法

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