TensorFlowでモデルの重み（Weights）を手動で設定してみる

TensorFlowではモデルの重みは通常トレーニングによって学習させますが、手動で設定してたのでメモ。

Google Colaboratoryを使います。

モデルを作る

全結合層が１つだけのシンプルなモデルを定義します。

NoteBook

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(1,input_shape=(1,)))

model.compile('adam', 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

重みを確認してみる

NoteBook

W = model.get_weights()
W
# 出力結果
# [array([[-0.56507134]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]

重みは１つだけです。この時点ではランダムな値です。

重みを設定してみる

重みを設定してみます。

NoteBook

W[0][0][0] = 1.1
model.set_weights(W)

モデルを動作させてみる

モデルに0〜19の数字の配列を与えてみます。

NoteBook

x_train = np.arange(20).reshape((20,1))
model.predict(x_train)
# 出力結果
# array([[ 0.       ],
#        [ 1.1      ],
#        [ 2.2      ],
#        [ 3.3000002],
#        [ 4.4      ],
#        [ 5.5      ],
#        [ 6.6000004],
#        [ 7.7000003],
#        [ 8.8      ],
#        [ 9.900001 ],
#        [11.       ],
#        [12.1      ],
#        [13.200001 ],
#        [14.3      ],
#        [15.400001 ],
#        [16.5      ],
#        [17.6      ],
#        [18.7      ],
#        [19.800001 ],
#        [20.9      ]], dtype=float32)

0〜19の数字に重み1.1を乗じた数字になっていますね。

最後に

NoteではiOS開発、とくにCoreML、ARKit、Metalなどについて定期的に発信していますので。
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