从 tensorflow.js 神经网络获取权重答案

【问题标题】：Getting weights from tensorflow.js neural network从 tensorflow.js 神经网络获取权重
【发布时间】：2018-04-29 21:24:27
【问题描述】：

我有这个顺序模型：

this.model = tf.sequential()

this.model.add(tf.layers.dense({units : 16, useBias : true, inputDim : 7})) // input
this.model.add(tf.layers.dense({units : 16, useBias : true, activation: 'sigmoid'})) // hidden
this.model.add(tf.layers.dense({units : 3, useBias : true, activation: 'sigmoid'})) // hidden 2

我检查了 tensorflow.js 的 API，但没有关于获取神经网络的权重（内核）的内容。那么，如何获取权重然后更改它们以应用新的权重？（对于无监督学习）

【问题讨论】：

您不是手动尝试更新权重吗？
@Daniel 我想做，但不知道怎么做
如果您手动应用权重以找到最佳权重，则不需要这样做。只需训练网络，它就会找到最佳权重。
@Daniel 我想使用遗传算法，因此我需要更改交叉和突变的权重
@Daniel pytorch 会很好，但我使用的是 javascript(tensorflow.js)，反正没关系，因为我找到了 netaptic.js。

标签： tensorflow tensorflow.js

【解决方案1】：

这是打印所有权重的简单方法：

for (let i = 0; i < model.getWeights().length; i++) {
    console.log(model.getWeights()[i].dataSync());
}

【讨论】：

【解决方案2】：

似乎可能有一种更简单、更清洁的方法来做你想做的事，但无论如何：

调用this.model.getWeights() 将为您提供与层权重和偏差相对应的变量数组。对这些数组元素中的任何一个调用 data() 将返回一个承诺，您可以解决该承诺以获取权重。

我没有尝试手动设置权重，但是有一个this.model.setWeights() 方法。

祝你好运。

【讨论】：

【解决方案3】：

要访问第一个密集层的权重（内核和偏差）：

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 4, inputShape: [8]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 4}));
model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });

// kernel:
model.layers[0].getWeights()[0].print()

// bias:
model.layers[0].getWeights()[1].print()

【讨论】：

内核究竟打印了什么？