Я не проверил приведенный ниже код, обучив модель еще раз, но это может помочь вам:
Сначала загрузите существующую модель Keras, используя метод tf.keras.models.load_model
:
model = tf.keras.models.load_model('models/model.h5')
Если слой LSTM
лежит на втором индексе, мы получаем объект Layer
:
lstm = model.layers[2]
lstm
является tf.keras.layers.LSTM()
объектом. Мы можем изменить параметр return_state
:
lstm.return_state = True # Set the updated value here
Совет:
Как и return_state
в LSTM
, я заметил, что мы также можем изменять аргументы всех типов слоев в Keras. Здесь я также попытался изменить аргумент единиц слоя Dense
:
dense.units = 23 # Previous value was 64!