查看keras各种网络结构各层的名字方式

举例 base_model = ResNet50(weights=‘imagenet’, include_top=True） print(base_model.summary()) 得到这个结果 补充知识：使用keras，在load_model()时，出现NameError: name ‘***’ is not defined 是因为在构造模型是，使用了自定义的层，如Lambda() # 文本相似度评估方式 def exponent_neg_manhattan_distance(sent_left, sent_middle, sent_right): '''基于曼哈顿空间距离计算两 在Keras中，查看网络结构各层的名字是通过模型的`summary()`方法实现的。例如，如果我们导入预训练的ResNet50模型并打印其摘要，就像这样： ```python from keras.applications.resnet50 import ResNet50 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=True) base_model.summary() ``` 这将显示ResNet50模型的详细结构，包括每一层的名称、类型、输出形状和参数数量。`include_top=True`意味着保留顶层，即全连接层，这样模型可以直接用于图像分类任务。 当在Keras中使用`load_model()`加载模型时，如果模型中包含了自定义层（比如`Lambda`层），可能会遇到`NameError: name '***' is not defined`的问题。这是因为`load_model()`无法识别在构建模型时定义的自定义函数。例如，上述代码中定义了一个名为`exponent_neg_manhattan_distance`的函数，该函数在构建`bilstm_siamese_model`时被用作`Lambda`层的操作。 解决这个问题的方法是在调用`load_model()`时，通过`custom_objects`参数传递一个字典，包含所有自定义的函数或类。对于上面的情况，应该这样做： ```python from keras.models import load_model model_path = 'path/to/your/model.h5' model = load_model(model_path, custom_objects={'exponent_neg_manhattan_distance': exponent_neg_manhattan_distance}) ``` 在这个例子中，`exponent_neg_manhattan_distance`函数被作为字典的值，键与函数名相对应，使得Keras在加载模型时能够正确识别并执行该函数。 `bilstm_siamese_model`是一个孪生网络（Siamese Network）的实现，常用于文本相似度评估。模型包含三个输入层，每个输入层对应一个文本序列。这些输入首先通过一个嵌入层转换为词向量，然后通过共享的双向LSTM（BiLSTM）层进行编码。使用`Lambda`层来计算三个编码向量之间的曼哈顿距离，并通过`exponent_neg_manhattan_distance`函数处理，输出一个表示文本相似度的分数。 总结来说，Keras提供`summary`方法来检查模型结构，`load_model`用于加载保存的模型，但需要提供`custom_objects`来处理自定义层，特别是包含自定义函数的`Lambda`层。在构建复杂的深度学习模型，如Siamese网络时，理解如何正确处理自定义组件是至关重要的。