load_dl_model_weightsT_load_dl_model_weightsLoadDlModelWeightsLoadDlModelWeightsload_dl_model_weights (Operator)
Name
load_dl_model_weightsT_load_dl_model_weightsLoadDlModelWeightsLoadDlModelWeightsload_dl_model_weights — Laden der Gewichte eines Quellmodells in ein Zielmodell.
Signatur
Beschreibung
Der Operator load_dl_model_weightsload_dl_model_weightsLoadDlModelWeightsLoadDlModelWeightsLoadDlModelWeightsload_dl_model_weights lädt Gewichte eines Quellmodells
DLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourcedlmodel_handle_source in ein Zielmodell DLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetdlmodel_handle_target.
Damit ein Layer des Zielmodells verändert wird, muss im Quellmodell
ein Layer existieren, der denselben Namen hat und dessen Gewichte in der
gleichen Form vorliegen.
Es ist zu beachten, dass DLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourcedlmodel_handle_source sich von
DLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetdlmodel_handle_target unterscheiden muss, d.h., dasselbe Modell-Handle
kann nicht als Quelle und Ziel verwendet werden.
ChangesByLayerChangesByLayerChangesByLayerChangesByLayerchangesByLayerchanges_by_layer ist ein Tupel, das für alle Layer des Zielmodells
DLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetdlmodel_handle_target angibt, wie viele Gewichte geändert werden.
Seine Einträge sind aufsteigend nach den Layer-IDs sortiert. Die Layer-IDs
können über den Operator get_dl_model_paramget_dl_model_paramGetDlModelParamGetDlModelParamGetDlModelParamget_dl_model_param mit dem Parameter
'summary'"summary""summary""summary""summary""summary" abgefragt werden.
Es ist zu beachten, dass mit 'Gewichte' alle Gewichte und Bias-Werte
aller Layer die solche Werte haben können (z.B., Faltungs-Layer,
Batchnormalisierungs-Layer, etc.) gemeint sind.
Ausführungsinformationen
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Parameter
DLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourceDLModelHandleSourcedlmodel_handle_source (input_control) dl_model → HDlModel, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle des Deep Learning-Quellmodells.
DLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetDLModelHandleTargetdlmodel_handle_target (input_control) dl_model → HDlModel, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle des Deep Learning-Zielmodells.
ChangesByLayerChangesByLayerChangesByLayerChangesByLayerchangesByLayerchanges_by_layer (output_control) integer(-array) → HTupleSequence[int]HTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)
Gibt für jeden Layer an, wie viele Gewichte gerändert
werden.
Ergebnis
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert load_dl_model_weightsload_dl_model_weightsLoadDlModelWeightsLoadDlModelWeightsLoadDlModelWeightsload_dl_model_weights
den Wert 2 (H_MSG_TRUE).
Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
Modul
Deep Learning Training