に設定されているとき、私はTF 『Keras'に設定image_dim_ordering
プロパティ』を持っているので、私はこのように私のモデルを定義します。ロードの重みkerasがTF形式に
model = Sequential()
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
しかし、私はload_weights
メソッドを呼び出したときに、それ
Exception: Layer weight shape (3, 3, 3, 64) not compatible with provided weight shape (64, 3, 3, 3)
どのように私はこれらの重みをロードし、自動的にTensorflowのフォーマットを修正するためにそれらを移調することができます:クラッシュ私のモデルは「目」の形式を使用して保存されましたので?
これは今のようではありません。 TheanoとTensorFlowの両方のウェイトは同じです。 「Th」から「TF」に変換する場合(またはその逆の場合)、寸法1および2(すなわち、「入力深さ」および「深度」)を反転する必要があります。なぜそういうことが分かりますか? ThからTF(またはその逆)のkernel_conversion関数を見たい場合は、[ここ](https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/utils/conv_utils.py#L67-L87)を見てください。 。 –