萧班 2018-08-27 14:28 采纳率: 0%
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深度学习框架Chainer的权重参数值获取

您好,我使用

model.conv1.params() 

返回的是一个link,然后用

 model.conv1.copyparams()

就报错缺少参数 link
于是我用:

 model.conv1.copyparams(model.conv1.params() )

也行不通,
请问各位前辈后辈这个问题怎么解决?
万分感谢

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  • 萧班 2018-08-28 11:56
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    首先明确每一个基本的网络连接层(Network Connection)都只含有参数 W 和 b,数据类型是 Variable.
    从当前模块不断定位到最初的Network Connection之后,加上".W.data"或者".b.data"就可以了。

    譬如说我的网络是: VGG,每一层都是一个自定义模块"ConvBlock",每一个Block中有“self.c1=F.convolution_2d...”和其他的基本网络块组成的,那么就只需要:

     vgg = VGG()
     param_of_conv_1_1 = vgg.conv1.c1.W.data
     # 输出是一个np.asarray数组
    
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