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tensorflow - 「コンパイル」時に TensorFlow 2 Keras Sequential モデルを熱心なモードで実行する方法は?
TF2 の熱心な実行を使用して「Pythonic」な方法で損失を構築したいのですが、熱心なモードでも、Keras は熱心でないテンソルを渡しています。
コード:
TF で印刷すると、熱心でないテンソルが印刷y_true
されます。conditional_loss
独自にビルドする場合keras.Model()
は、引数を使用して呼び出して、dynamic=True
熱心な実行を有効にすることができます。(参照)。でそれを行う方法はありkeras.Sequential()
ますか?
python - tf.keras.Model を使用してモードの重みを保存および復元する方法 - TensorFlow 2.0 - サブクラス化 API
ここの例では、クラス tf.keras.Model を次のようにサブクラス化できると述べています。
ただし、可変数のレイヤーと可変タイプのレイヤーが必要な場合はどうなりますか? レイヤ オブジェクトをクラス オブジェクトに格納するにはどうすればよいですか?
上記の例で属性(dense1、dense2)に付けた名前は、チェックポイントなどに保存するときにこれらのレイヤーとその変数を参照するために使用されるため、重要です。あれは正しいですか?
私の質問は基本的に次のとおりです。使用可能なレイヤーの数がわからない場合、レイヤーを tf.keras.Model サブクラスに保存するにはどうすればよいですか? そして、これらのレイヤーのウェイトを保存して復元するにはどうすればよいでしょうか?
私が最初に考えたのは、レイヤー オブジェクトのリストを作成することでしたが、それらのレイヤー ウェイトが個別の属性名に対応していないため、それらのレイヤー ウェイトがどのように保存および復元されるかは明らかではありません。