Метод from_config класса Model

Метод from_config класса Model создает экземпляр модели из словаря конфигурации. Первым параметром метод принимает словарь config, который обычно был получен ранее с помощью метода get_config. Вторым необязательным параметром можно передать пользовательские объекты custom_objects, необходимые для восстановления нестандартных слоев, функций активации или метрик. Метод применяется к классу модели и возвращает готовый объект модели.

Синтаксис

Model.from_config(config, [custom_objects])

Пример

Давайте создадим простую модель, получим ее конфигурацию через get_config и восстановим модель с помощью from_config:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(3,)),
	tf.keras.layers.Dense(1)
])

config = model.get_config()
restored = tf.keras.Sequential.from_config(config)

print(type(restored))
print(restored.get_config() == config)

Результат выполнения кода:

<class 'tensorflow.python.keras.engine.sequential.Sequential'>
True

Пример

Давайте восстановим модель через базовый класс Model из конфигурации функциональной модели:

<+python+> import tensorflow as tf inputs = tf.keras.Input(shape=(3,)) outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(inputs) model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) config = model.get_config() restored = tf.keras.Model.from_config(config) res = restored(tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0]])) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

<+python+> tf.Tensor([[...]], shape=(1, 1), dtype=float32) <-python+>

Смотрите также

метод get_config,
который возвращает конфигурацию модели
метод to_json,
который сериализует модель в JSON
метод save,
который сохраняет модель на диск
метод summary,
который выводит структуру модели