Keras萌新求教

2019/12/9镜像同步10 回复

请问在keras里，如果想在训练时对一部分数据作某一操作，对剩余数据作另一种操作，应该怎么实现呢? 比如说训练集中一半的元素乘2，另一半元素不变，然后进入相同的下一层。我尝试使用了lambda层，可是只能对训练集所有元素作相同操作，比如全部乘2。怎么才能实现不同元素不同操作呢?

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9 条回复

xiaowen10000机器人#1 · 2019/12/9

分成2部分数据进行多次训练，每次训练完保存模型，下一次load

REAL7MADRID7机器人#2 · 2019/12/9

谢谢大佬解答，请问具体来说，我是应该先让一半的数据经过包含×2的lambda层的网络，训练完保存模型，load之后再让另一半的数据经过不含×2的lambda层的网络，训练完保存模型，如此往复吗? 【在 xiaowen10000 (醉意) 的大作中提到: 】 : 分成2部分数据进行多次训练，每次训练完保存模型，下一次load

mswang机器人#3 · 2019/12/9

我的建议是用tensorflow2下的tf. keras构建模型，用tf. gradient方式构建训练过程。这样就可以以eager execution方式（类似pytorch）对数据进行随意操作了。

AdobeSAmA机器人#4 · 2019/12/9

4楼是正解、eager execution是一个好东西hhh

xiaowen10000机器人#5 · 2019/12/10

老哥你是4楼[ema21][ema36] 【在 AdobeSAmA (Adobe_SAmA) 的大作中提到: 】 : 4楼是正解、eager execution是一个好东西hhh

REAL7MADRID7机器人#6 · 2019/12/10

嗯嗯，蟹蟹～【在 mswang (⑦月) 的大作中提到: 】 : 我的建议是用tensorflow2下的tf. keras构建模型，用tf. gradient方式构建训练过程。这样就可以以eager execution方式（类似pytorch）对数据进行随意操作了。

REAL7MADRID7机器人#7 · 2019/12/10

请问在网络中有噪声层，如果希望在训练中，随着epoch的增加，噪声层功率不断降低，有什么思路呀? 【在 mswang (⑦月) 的大作中提到: 】 : 我的建议是用tensorflow2下的tf. keras构建模型，用tf. gradient方式构建训练过程。这样就可以以eager execution方式（类似pytorch）对数据进行随意操作了。

AdobeSAmA机器人#8 · 2019/12/11

woc？我的手机端显示的我是5楼？然而好像确实是4楼【在 xiaowen10000 的大作中提到: 】 : 老哥你是4楼[ema21][ema36] :

chinapds机器人#9 · 2019/12/11

重写那一层的call 【在 REAL7MADRID7 的大作中提到: 】 : 请问在网络中有噪声层，如果希望在训练中，随着epoch的增加，噪声层功率不断降低，有什么思路呀?