前言：

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Keras是一個(gè)由Python編寫的開源人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，可以作為Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高階應(yīng)用程序接口，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)、調(diào)試、評(píng)估、應(yīng)用和可視化。

Theano于2008年誕生于蒙特利爾理工學(xué)院，其派生出了大量的深度學(xué)習(xí)Python軟件包，最著名的包括Blocks和Keras。Theano的核心是一個(gè)數(shù)學(xué)表達(dá)式的編譯器，它知道如何獲取你的結(jié)構(gòu)，并使之成為一個(gè)使用numpy、高效本地庫的高效代碼，如BLAS和本地代碼(C++)在CPU或GPU上盡可能快地運(yùn)行。它是為深度學(xué)習(xí)中處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法所需的計(jì)算而專門設(shè)計(jì)，是這類庫的首創(chuàng)之一(發(fā)展始于2007年)，被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)研究和開發(fā)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

TensorFlow是一個(gè)基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號(hào)數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實(shí)現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief。

Tensorflow擁有多層級(jí)結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計(jì)算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究。

代碼：

</pre><pre code_snippet_id="1947416" snippet_file_name="blog_20161025_1_3331239" name="code" class="python">

# coding:utf-8
"""
If you want to load pre-trained weights that include convolutions (layers Convolution2D or Convolution1D),
be mindful of this: Theano and TensorFlow implement convolution in different ways (TensorFlow actually implements correlation, much like Caffe),
and thus, convolution kernels trained with Theano (resp. TensorFlow) need to be converted before being with TensorFlow (resp. Theano).
"""
from keras import backend as K
from keras.utils.np_utils import convert_kernel
from text_classifier import keras_text_classifier
import sys
 
def th3tf( model):
  import tensorflow as tf
  ops = []
  for layer in model.layers:
    if layer.__class__.__name__ in ['Convolution1D', 'Convolution2D']:
      original_w = K.get_value(layer.W)
      converted_w = convert_kernel(original_w)
      ops.append(tf.assign(layer.W, converted_w).op)
  K.get_session().run(ops)
  return model
 
def tf2th(model):
  for layer in model.layers:
    if layer.__class__.__name__ in ['Convolution1D', 'Convolution2D']:
      original_w = K.get_value(layer.W)
      converted_w = convert_kernel(original_w)
      K.set_value(layer.W, converted_w)
  return model
 
def conv_layer_converted(tf_weights, th_weights, m = 0):
  """
  :param tf_weights:
  :param th_weights:
  :param m: 0-tf2th, 1-th3tf
  :return:
  """
  if m == 0: # tf2th
    tc = keras_text_classifier(weights_path=tf_weights)
    model = tc.loadmodel()
    model = tf2th(model)
    model.save_weights(th_weights)
  elif m == 1: # th3tf
    tc = keras_text_classifier(weights_path=th_weights)
    model = tc.loadmodel()
    model = th3tf(model)
    model.save_weights(tf_weights)
  else:
    print("0-tf2th, 1-th3tf")
    return
if __name__ == '__main__':
  if len(sys.argv) < 4:
    print("python tf_weights th_weights <0|1>\n0-tensorflow to theano\n1-theano to tensorflow")
    sys.exit(0)
  tf_weights = sys.argv[1]
  th_weights = sys.argv[2]
  m = int(sys.argv[3])
  conv_layer_converted(tf_weights, th_weights, m)

名稱欄目：keras實(shí)現(xiàn)tensorflow與theano相互轉(zhuǎn)換的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)址分享：http://chinadenli.net/article14/hhoge.html

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