Kerasウェイトとget_weights（）は異なる値を表示します

Question

私はTensorflowでKerasを使用しています。 Kerasレイヤーにはメソッドget_weights（）と属性weightsがあります。私の理解では、「重み」は重みのテンソル流のテンソルを出力し、「get_weights（）」は重みテンソルを評価し、数値を配列として出力します。しかし、実際には2つの異なる値を示しています。ここに複製するコードがあります。

from keras.applications.vgg19 import VGG19 
import tensorflow as tf 

vgg19 = VGG19(weights='imagenet', include_top=False) 

vgg19.get_layer('block5_conv1').get_weights()[0][0,0,0,0] 
#result is 0.0028906602, this is actually the pretrained weight 

sess = tf.Session() 

sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
#I have to run the initializer here. Otherwise, the next line will give me an error 
sess.run(vgg19.get_layer('block5_conv1').weights[0][0,0,0,0]) 
#The result here is -0.017039195 for me. It seems to be a random number each time. 

マイKerasのバージョンは2.0.6です。私のTensorflowは1.3.0です。ありがとうございました！

Answer 1

get_weights()というメソッドは、実際には、属性weightsによって与えられたTensorflowテンソルの値を評価しています。私がget_weights()とsess.run(weight)の間で異なる値を得たのは、2つの異なるセッションの変数を参照していたからです。 vgg19 = VGG19(weights='imagenet', include_top=False)を実行したとき、Kerasは既にTensorflowセッションを作成し、そのセッションで事前に訓練された値で重みを初期化しました。次に、sess = tf.Session()を実行して、sessという別のTensorflowセッションを作成しました。このセッションでは、重みはまだ初期化されていません。そして、私がsess.run(tf.global_variables_initializer())を実行したときに、このセッションの重みに乱数が割り当てられました。したがって、キーは、TensorflowとKerasを使用しているときに同じセッションで作業していることを確認することです。次のコードは、get_weights()とsess.run(weight)が同じ値を示していることを示しています。

import tensorflow as tf 
from keras import backend as K 
from keras.applications.vgg19 import VGG19 

sess = tf.Session() 
K.set_session(sess) 

vgg19 = VGG19(weights='imagenet', include_top=False) 

vgg19.get_layer('block5_conv1').get_weights()[0][0,0,0,0] 
#result is 0.0028906602, this is actually the pretrained weight 

sess.run(vgg19.get_layer('block5_conv1').weights[0][0,0,0,0]) 
#The result here is also 0.0028906602