加载从配置

Question

Keras层我试图用“layer_from_config” Keras utilty加载从以前保存的配置层，如描述： https://keras.io/layers/about-keras-layers/

对于初学者来说，我想使用它的一个基本模型

import keras 
keras.backend.set_image_dim_ordering("th") 

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D 
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense 


# dimensions of our images. 
img_width, img_height = 150, 150 

train_data_dir = '//shared_directory/projects/try_CD/data/train/' 
validation_data_dir = '//shared_directory/projects/try_CD/data/validation' 
nb_train_samples = 2000 
nb_validation_samples = 800 
nb_epoch = 50 # 50 


model = Sequential() 
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, img_width, img_height))) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

model.add(Convolution2D(32, 3, 3)) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

model.add(Convolution2D(64, 3, 3)) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

model.add(Flatten()) 
model.add(Dense(64)) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(1)) 
model.add(Activation('sigmoid')) 

model.compile(loss='binary_crossentropy', 
       optimizer='rmsprop', 
       metrics=['accuracy']) 



from keras.utils.layer_utils import layer_from_config 


config = model.layers[1].get_config() 
layer = layer_from_config(config) 

正如预期的那样，config返回一个字典类型的对象，并打印读取

{'activation': 'relu', 'trainable': True, 'name': 'activation_1'} 

Howev呃，当我运行上面的代码时，我收到以下错误消息

Traceback (most recent call last): 
    File "keras_CvD.py", line 91, in <module> 
    layer = layer_from_config(config) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/utils/layer_utils.py", line 26, in layer_from_config 
    class_name = config['class_name'] 
KeyError: 'class_name' 

那么，我在做什么错了？

Answer 1

好吧，这是一个奇怪的情况，可能来自更新。下面是它的工作方式：

如果你print(model.layers[1].get_config())：

{'trainable': True, 'name': 'activation_1', 'activation': 'relu'} 

如果你print(model.get_config()[1])：

{'config': {'trainable': True, 'name': 'activation_1', 'activation': 'relu'}, 'class_name': 'Activation'} 

所以model.get_config()是包含dictionnaries是layer_from_config()将接受列表中的一个。

不必获取图层列表，然后将其配置设置为“不良”格式，而必须使用正确的格式获取模型配置，这是配置图层列表。

他们的文档似乎没有及时更新。要么他们应该适应它，要么他们应该修改layer.get_config()的代码。

无论如何，你现在可以使用它:)