有沒有辦法將節點添加到現有 Keras 模型中的層？如果是這樣，最有效的方法是什么？另外，有沒有可能做同樣的事情但有層？即向現有 Keras 模型添加一個新層（例如，在輸入層之后）。我知道的一種方法是通過迭代和克隆模型的每一層來使用 Keras 函數式 API，以便創建具有所需更改的原始模型的“副本”，但這是完成此任務的最有效方法嗎？
1 回答
鴻蒙傳說
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您可以獲取模型中某個層的輸出并從中構建另一個模型：
import tensorflow as tf
# One simple model
inputs = tf.keras.Input(shape=(3,))
x = tf.keras.layers.Dense(4, activation='relu')(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# Make a second model starting from layer in previous model
x2 = tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu')(model.layers[1].output)
outputs2 = tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax')(x2)
model2 = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=outputs2)
請注意，在這種情況下model，model2共享相同的輸入層和第一個密集層對象（model.layers[0] is model2.layers[0]和model.layers[1] is model2.layers[1]）。
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