如何在具有 n+1 个类的 CNN 模型中加载具有 n 个类的权重文件

【问题标题】：how can i load a weight file with n classes in a CNN model with n+1 classes如何在具有 n+1 个类的 CNN 模型中加载具有 n 个类的权重文件
【发布时间】：2019-05-06 04:56:22
【问题描述】：

我已经建立了一个带有 3 个类别标签的 CNN 模型，并且还为它生成了权重（.h5 文件）。我想使用相同模型的权重文件，但唯一的区别是它现在有 4 个类而不是 3 个。

我尝试过使用

checkpoint = model.load_weights("filename.h5")

但我总是将错误视为类不匹配。

任何人都可以帮助我提出任何建议

【问题讨论】：

你是如何创建模型的，Sequential model API 或 functional API？
序列模型API

标签： python keras

【解决方案1】：

也许可以遵循 Keras: removing layers with model.layers.pop() doesn't work 中的 yanboliang 建议，用 4 类输出的新层覆盖模型的最后一层？

【讨论】：

我尝试将其发布为答案，但由于某种原因我不能。所以我将它作为评论发布，希望它可以帮助某人。由于“model.layers.pop()”对我不起作用，我所做的就是调用旧模型，将旧模型添加到新模型中，然后添加 Dense 层。这是执行此操作的代码： prev_model = load_model("model name") prev_model.summary() new_model = Sequential() new_model.add(prev_model) new_model.add(Dense(1024)) new_model.add(LeakyReLU(alpha= 0.1)) new_model.add(Dropout(0.5)) new_model.add(Dense(4,activation='softmax'))