Keras 保存单个层的权重而不是模型

Question

我目前正在尝试创建多个模型，这些模型将重用某些层，包括它们的权重。 我通过创建一个初始化这些层的列表来实现这一点，然后在创建每个单独的模型时调用它们。

column = []
column.append(Conv2D(self.out_filters, (3, 3), padding='same', kernel_initializer='he_normal', activation='relu'))
column.append(Conv2D(self.out_filters, (5, 5), padding='same', kernel_initializer='he_normal', activation='relu'))

然后在创建模型时

layer = column[0](input)

现在我的问题是，如何保存列表中所有层的权重？据我所知，keras 的保存功能只保存已正确构建的整个模型。

编辑：为了澄清，我想保存“列”列表，而不是最终模型。我在使用存储在“列”内的层时随机生成模型结构。因此，两个模型可能具有不同的架构，但它们共享权重（对一个模型的训练也会影响另一个模型的权重）。

Answer 1

像这样。

model.save_weights('my_model_weights.h5')

model.get_weights() 也可以用来获取模型的权重，然后手动保存以备后用

model.get_weights()

见Link。