在构建的 keras 模型中替换图层答案

【问题标题】：Replace layers in a built keras model在构建的 keras 模型中替换图层
【发布时间】：2020-12-23 19:53:41
【问题描述】：

我想用 GroupNormalization 替换 custo keras 模型中的 BatchNormalization 层。我已经看到了一种解决方法here，但它不起作用，因为我无法以顺序模式构建我的 nn。我试过了

for i, layer in enumerate(model.layers): 
    if "_bn" in layer.name: 
        model.layers[i] = tfa.layers.GroupNormalization(groups=32, axis=-1, epsilon=0.00001)

但它什么也没做。有什么好的方法可以实现吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras neural-network layer

【解决方案1】：

我不建议这样做。您可以做的是使用不同的模型对象，然后只重用图层对象并添加新的对象。在您的第二个模型中，您只需重用现有层作为新层的输入。

【讨论】：

不确定你的意思。如果我在第 j 层替换批量标准化，我想使用第 j-1 层的输出作为该层的输入。