Keras節省了單個圖層的權重，而不是模型

Question

我目前正在嘗試創建多個模型，這些模型將重用某些圖層，包括其權重。 我通過創建一個列表表來初始化這些層，然后在創建每個單獨的模型時調用它們來實現這一點。

column = []
column.append(Conv2D(self.out_filters, (3, 3), padding='same', kernel_initializer='he_normal', activation='relu'))
column.append(Conv2D(self.out_filters, (5, 5), padding='same', kernel_initializer='he_normal', activation='relu'))

然后在創建模型時

layer = column[0](input)

現在的問題是，如何保存列表中所有圖層的權重？ 據我所知，keras的保存功能僅保存已正確構建的整個模型。

編輯：只是為了澄清，我想保存“列”列表，而不是最終模型。 我在使用存儲在“列”中的圖層時隨機生成模型結構。 因此，兩個模型可能具有不同的體系結構，但是它們具有權重共享（對一個模型的訓練也會影響另一個模型的權重）。

Answer 1

像這樣

model.save_weights('my_model_weights.h5')

model.get_weights（）也可用於獲取模型的權重，然后手動保存它們以供以后使用

model.get_weights()

參見鏈接 。