访问模型中的Tensorflow.js图层属性

Question

我使用的是一个预先训练好的(用Python语言编写的) Keras模型，方法是使用tensorflow.js将其加载到JavaScript中，并使用tensorflow.js库。该模型有一个GaussianNoise输入层和一个GaussianDropout层，分别具有stddev和rate属性。

加载模型后，请执行以下操作：

let model;
(async function () {
    model = await tf.loadLayersModel("TensorFlowModels/dnn_fscav.json");
})();

在同一路径中，我将权重保存在一个.bin文件中。现在，我的问题是，我需要在加载模型后更改GaussianNoise层的stddev和GaussianDropout的速率，最好是直接从模型中更改。我研究了模型tensorflow对象和它的层，但我找不到这些属性。

我还知道我可以直接从JSON文件更改这些属性，但这意味着读取JSON，修改它，然后使用tensorflow读取它。这并不理想。我还查看了tensorflow.js应用程序接口参考，但没有找到关于如何做到这一点的解释。

有没有人知道一种更干净的方法来改变已加载模型中的图层属性？

Answer 1

如果这对任何人有帮助，在仔细查看Tensorflow模型对象后，我意识到它具有环形结构。这意味着，一些对象属性调用其他对象属性，而其他对象属性同时调用以前的对象属性。我可以在以下对象属性中找到图层属性：

model.layers[layer_number].outboundNodes[0].outboundLayer.property = new_value

在我的例子中，神经网络的GaussianNoise层的属性是stddev，GaussianDropout层的属性是rate。通过将该属性更改为新值并保存模型，我可以确认层的属性已更改。我猜您还可以从对象中的任何其他圆形特征访问属性，因为它们都指向相同的值。