如何使用 Keras 和 Python 从模型中移除一个层？

Tensorflow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。

Keras 是作为 ONEIROS 项目（开放式神经电子智能机器人操作系统）研究的一部分开发的。Keras 是一个深度学习 API，是用 Python 编写的。它是一个高级 API，具有高效的界面，有助于解决机器学习问题。

它具有高度的可扩展性，并具有跨平台功能。这意味着 Keras 可以运行在 TPU 或 GPU 集群上。Keras 模型还可以导出以在 Web 浏览器或手机上运行。

Keras 已经存在于 Tensorflow 包中。可以使用以下代码行访问它。

import tensorflow
from tensorflow import keras

我们正在使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置即可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。

以下是移除层的代码：

示例

print("Removing layers using the pop function")
model.pop()
print("The current number of layers in the model after eliminating one layer")
print(len(model.layers))

代码来源： https://tensorflowcn.cn/guide/keras/sequential_model

输出

Removing layers using the pop function
The current number of layers in the model after eliminating one layer
2

解释

  • 可以通过使用点运算符将模型名称与函数关联来调用“pop”函数。

  • 完成此操作后，可以检查层的长度。

  • 这将有助于确认确实删除了一层。

更新于： 2021年1月21日

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