Я настраиваю пользовательскую среду обучения в tenorflow-keras, и я хочу знать, возможно ли восстановить общие веса моделей, которые были сохранены в разных файлах.
У меня есть кодировщик внимания -Модель декодера, и, как известно, обучающая модель внимания немного отличается от прогнозируемой модели, но эти модели имеют одинаковые веса.Сначала я сохраняю необученную модель в 3 файлах с помощью tf.keras.models.save_model:
- Полная модель (модель обучения)
- Модель кодера (модель прогнозирования)
- Модель декодера (модель прогнозирования)
, а затем я пытаюсь использовать tf.keras.models.load_model для загрузки трех вышеуказанных моделей и обучения только полной модели, как обычно.
full_model = tf.keras.models.load_model(
'full_model.h5'),
custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}
)
encoder_model = tf.keras.models.load_model(
os.path.join('encoder.h5'),
custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}
)
decoder_model = tf.keras.models.load_model(
os.path.join('decoder.h5'),
custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}
)
full_model.train()...
Итак, весовые коэффициенты full_model обновляются, как и ожидалось ... но весовые коэффициенты кодера и декодера все еще замораживаются.Есть ли способ восстановить график этих моделей?