tf.keras.layers.pop() 不起作用，但 tf.keras._layers.pop() 起作用答案

【问题标题】：tf.keras.layers.pop() doesn't work, but tf.keras._layers.pop() doestf.keras.layers.pop() 不起作用，但 tf.keras._layers.pop() 起作用
【发布时间】：2019-08-01 20:27:44
【问题描述】：

我想弹出模型的最后一层。所以我用tf.keras.layers.pop()，但是不行。

base_model.summary()

base_model.layers.pop()

base_model.summary()

当我使用tf.keras._layers.pop() 时，它可以工作。

base_model.summary()

base_model._layers.pop()
base_model.summary()

我没有找到有关此用法的文档。有人可以帮忙解释一下吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow2.0

【解决方案1】：

我同意这令人困惑。原因是model.layers 返回了层列表的浅表副本，所以：

tldr 不使用model.layers.pop() 删除最后一层。相反，我们应该创建一个新模型，除了最后一层。也许是这样的：

new_model = tf.keras.models.Sequential(base_model.layers[:-1])

查看github issue了解更多详情

【讨论】：

【解决方案2】：

@Stewart_R 清楚地显示了问题的解决方案:)

让我在解决方案中放一个简单的代码。

loaded_model = keras.models.load_model(fname)
    
# remove the last 2 layers
sliced_loaded_model = Sequential(loaded_model.layers[:-2])
    
# set trainable=False for the layers from loaded_model
for layer in sliced_loaded_model.layers:
    layer.trainable = False
    
# add new layers
sliced_loaded_model.add(Dense(32, activation='relu'))  # trainable=True is default
sliced_loaded_model.add(Dense(1))
    
# compile
sliced_loaded_model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=[])
    
# fit
...

【讨论】：