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我正在尝试保存我的输出参数,以便以后可以继续训练/分类。

我目前正在使用:

np.savez('model.npz', *lasagne.layers.get_all_param_values(network))

with np.load('model.npz') as f:
    param_values = [f['arr_%d' % i] for i in range(len(f.files))]
lasagne.layers.set_all_param_values(network, param_values)

正如这里建议的那样。但是,尽管从千层面导入 get_all_param_values,我仍然收到错误消息:

AttributeError:“TensorVariable”对象没有属性“get_params”

我要保存的图层是:

    train_out = lasagne.layers.get_output(output, {input_var:x1, input2_var:x2, 
input3_var:x3}, deterministic=False)

难道我做错了什么?

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1 回答 1

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假如说

output

在您上面的代码中是您的实际输出层,您应该将此层传递给

get_all_params(...)

通过

train_out

它不会起作用,因为结果

get_params(...)

是 theano TensorVariable(如错误消息中所述),而不是 lasagne.Layer 对象。

于 2016-06-02T23:08:04.660 回答