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一個例子：
print("Loading vgg19 weights...")
vgg_model = VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
from_vgg = dict() # 因為模型定義中的layer的名字與原始vgg名字不同，所以需要調整
from_vgg['conv1_1'] = 'block1_conv1'
from_vgg['conv1_2'] = 'block1_conv2'
from_vgg['conv2_1'] = 'block2_conv1'
from_vgg['conv2_2'] = 'block2_conv2'
from_vgg['conv3_1'] = 'block3_conv1'
from_vgg['conv3_2'] = 'block3_conv2'
from_vgg['conv3_3'] = 'block3_conv3'
from_vgg['conv3_4'] = 'block3_conv4'
from_vgg['conv4_1'] = 'block4_conv1'
from_vgg['conv4_2'] = 'block4_conv2'
for layer in model.layers:
if layer.name in from_vgg:
vgg_layer_name = from_vgg[layer.name]
layer.set_weights(vgg_model.get_layer(vgg_layer_name).get_weights())
print("Loaded VGG19 layer: " + vgg_layer_name)
densenet.load_weights('model/densenet_weight/densenet_bottom.h6')
# densenet.save_weights('densenet_bottom.h6')
# print(densenet.weights)# 獲得模型所有權值
t=densenet.get_layer('densenet_conv1/bn')
print(t)
print(densenet.get_weights()[2])
以上這篇keras獲得某一層或者某層權重的輸出實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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