使用 keras 加载模型并为其参数分配新值答案

【问题标题】：Using keras to load model and assign new values to its parameters使用 keras 加载模型并为其参数分配新值
【发布时间】：2017-11-28 04:08:10
【问题描述】：

我正在尝试使用 keras 存储模型，然后加载它以重新训练。我的问题是如何在加载模型时将学习率设置为新值？
这是我的代码：

# Save a model
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,)))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Activation('softmax'))
# learning rate is 0.001
sgd = optimizers.SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)
model.fit_generator(...)
model.save()

然后加载模型，

model = load_model(model)
# Change the model's parameters here. Set the learning rate to 0.01.
model.fit_generator(...)

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python keras

【解决方案1】：

我想我找到了答案：

from keras import backend as K
# To get learning rate
print(K.get_value(model.optimizer.lr))
# To set learning rate
K.set_value(model.optimizer.lr, 0.001)
keras.__version__ # 2.0.2

【讨论】：