نسخ الأوزان من طبقة إلى طبقة أخرى من خلال الدالة set_weights في كيراس Keras وتنسرفلو Tensorflow

يمكننا استخدام الدالة set_weights التي لها الشكل التالي:

Model.set_weights(weights)

حيث نمرر لهذه الدالة الأوزان (مصفوفة نمباي) المراد استخدامها كأوزان للطبقة المستدعية (عمليى نسخ). 

كما نعلم فإن أوزان الطبقة تعبر عن حالة الطبقة(سلوكها والتدريب الذي تلقته). إن هذه الدالة تقوم بنسخ الأوزان  من طبقة لأخرى. حيث يجب تمرير قيم الوزن بالترتيب الذي تم إنشاؤه بواسطة الطبقة.  على سبيل المثال ، تُرجع الطبقة Dense قائمة من قيمتين: مصفوفة النواة (مصفوفة الأوزان) ومتجه التحيز (قيم الانحراف bias). هذه القيم يمكن استخدامها لتعيين أوزان طبقة Dense أخرى:

import tensorflow as tf
#وتهيئة قيم أوزانها Dense إنشاء طبقة 
# تهيئة الانحراف بقيمة 0 والأوزان بقيمة 1
layer1 = tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
out1 = layer1(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
# طباعة الأوزان (يتضمن ذلك قيمة الانحراف)
layer1.get_weights()
"""
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
"""
# تعريف طبقة أخرى
layer2 = tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
out2 = layer_b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
layer2.get_weights()
"""
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
"""
# نسخ أوزان الطبقة الأولى للثانية
layer_2.set_weights(layer_1.get_weights())
# عرض أوزانها الآن للتأكد
layer_2.get_weights()
"""
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
"""

يمكنك استخدام دالة:

target_model.set_weights(model.get_weights())

لنسخ الأوزان من الطبقات، كذلك يمكنك تحديد طبقة معينة لنسخ الاوزان منها كالتالي:

model_1.layers[0].set_weights(source_model.layers[0].get_weights())
model_2.layers[0].set_weights(source_model.layers[0].get_weights())

يمكنك التأكد من نقي الأوزان عن طريق بناء نموذج بسيط والتأكد منها كالتالي:
 

model1 = Sequential()
model1.add(Dense(10, input_dim=2))

model2 = Sequential()
model2.add(Dense(10, input_dim=2))

model1.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model2.compile(loss='mse', optimizer='adam')

ويمكنك التأكد من الأوزان التي نقلتها كالتالي:

>>> model1.layers[0].get_weights()
[array([[-0.42853734,  0.18648076, -0.47137827,  0.1792168 ,  0.0373047 ,
          0.2765705 ,  0.38383502,  0.09664273, -0.4971757 ,  0.41548246],
        [ 0.0403192 , -0.01309097,  0.6656211 , -0.0536288 ,  0.58677703,
          0.21625364,  0.26447064, -0.42619988,  0.17218047, -0.39748642]],
       dtype=float32),
 array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)]

>>> model2.layers[0].get_weights()
[array([[-0.30062824, -0.3740575 , -0.3502644 ,  0.28050178, -0.68631136,
          0.1596322 ,  0.08288956, -0.20988202,  0.34323698,  0.2893324 ],
        [-0.29182747, -0.2754455 , -0.64082885,  0.29160154,  0.04342002,
         -0.4996035 ,  0.6608283 ,  0.10293472,  0.11375248, -0.43438092]],
       dtype=float32),
 array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)]

>>> model2.layers[0].set_weights(model1.layers[0].get_weights())
>>> model2.layers[0].get_weights()
[array([[-0.42853734,  0.18648076, -0.47137827,  0.1792168 ,  0.0373047 ,
          0.2765705 ,  0.38383502,  0.09664273, -0.4971757 ,  0.41548246],
        [ 0.0403192 , -0.01309097,  0.6656211 , -0.0536288 ,  0.58677703,
          0.21625364,  0.26447064, -0.42619988,  0.17218047, -0.39748642]],
       dtype=float32),
 array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)]

>>> id(model1.layers[0].get_weights()[0])
140494823634144

>>> id(model2.layers[0].get_weights()[0])
140494823635664