重置所有权重 Keras - Python

在构建神经网络模型时，我们经常需要重置所有权重来重新开始训练。通过使用Keras，我们可以轻松地完成此操作。

步骤1 - 导入必要的库

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

步骤2 - 构建神经网络模型

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

步骤3 - 重置所有权重

model.reset_weights()

这将同时重置模型的权重和偏差。

完整示例

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 打印模型权重
print(model.get_weights())

# 重置模型权重
model.reset_weights()

# 打印重置后的模型权重
print(model.get_weights())

这将打印两次模型权重，第一次是当前模型的初始权重，第二次是在调用reset_weights()之后重置后的所有权重。