Conv2Dレイヤーフィルタウェイトを取得する方法

Question

各エポック後にKerasでConv2Dレイヤのすべてのフィルタ（32,64など）のウェイトを取得するにはどうすればよいですか？初期の重みはランダムであるため、最適化後に変更されるため、これについて言及します。

this answerを確認しましたが、わかりませんでした。すべてのフィルターの重み付けを、すべてのエポック後に解決する方法を見つけてください。

さらにもう1つの質問は、Conv2Dレイヤの入力シェイプが（サンプル、チャンネル、行、列）であることです。正確にはsamplesとは何ですか？それは私たちが持っている入力の総数ですか（MNISTデータセットでは60.000トレーニングイメージです）か、バッチサイズ（128など）ですか？

Answer 1

サンプル=バッチサイズ=画像の数バッチ

Kerasでは、多くの場合、それは変わることができることを意味し、このディメンションにNoneを使用すると、あなたはそれを設定する必要はありません。この寸法は、実際にあなたがレイヤーを作成するとき、あなたはそれなしinput_shapeを渡し、存在するが

は：

Conv2D(64,(3,3), input_shape=(channels,rows,cols)) 
#the standard it (rows,cols,channels), depending on your data_format 

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各エポック（またはバッチ）の後に行われたアクションを持っているために、あなたはLambdaCallbackを使用することができ、

#the function to call back 
def get_weights(epoch,logs): 
    wsAndBs = model.layers[indexOfTheConvLayer].get_weights() 
    #or model.get_layer("layerName").get_weights() 

    weights = wsAndBs[0] 
    biases = wsAndBs[1] 
    #do what you need to do with them 
    #you can see the epoch and the logs too: 
    print("end of epoch: " + str(epoch)) for instance 

#the callback 
from keras.callbacks import LambdaCallback 
myCallback = LambdaCallback(on_epoch_end=get_weights) 

峠トレーニング機能にこのコールバック：

機能を渡します

model.fit(...,...,... , callbacks=[myCallback])