如何加载经过训练的自动编码器 (Keras)、获取编码器部分并将其冻结？答案

【问题标题】：How can I load a trained autoencoder (Keras), take the encoder part, and freeze it?如何加载经过训练的自动编码器 (Keras)、获取编码器部分并将其冻结？
【发布时间】：2019-10-12 12:38:18
【问题描述】：

我训练了一个自动编码器，现在想将编码器部分（包括权重）用于其他目的。我可以加载完整模型，获取编码器部分，然后在这些层中设置“可训练”参数吗？还是我需要重新编译适应的编码器架构（即所有层设置为不可训练），然后才加载权重？

【问题讨论】：

哦，就是这么简单啊。很酷，我读到了一些关于在设置标志后需要编译的内容，所以我认为那是行不通的。模型摘要告诉我确实如此。谢谢！
您需要代码（作为答案）吗？
基本上只是这样做了：encoder.get_layer(index=1).trainable = False 贯穿相关层。似乎有效，摘要说没有更多可训练的参数（虽然没有尝试过训练）。
这似乎是正确的。继续训练模型。
回到这个问题，一切似乎都奏效了。谢谢！无法接受答案，因为这是评论。

标签： python-3.x machine-learning keras neural-network keras-layer

【解决方案1】：

您可以遍历层的模型列表（model.layers）并修改编码器的层，使trainable 标志为False。

for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

【讨论】：