keras 如何将NN模型初始化为特定权重

fgw7neuy 于 2022-12-04 发布在其他

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首先为这个问题的基本性质道歉。我不知道如何开始，也没有能够找到任何示例代码。
下面这个非常简单的NN将两个数相加。

model = tensorflow.keras.models.Sequential()

# -----------------------------------------
# first layer: input layer
# Input layer does not do any processing, so no need to define it.

# -----------------------------------------
# second layer: hidden layer:
model.add(Dense(nbr_hidden_neurons=1, input_dim=2) )  
# No need for an Activation. Just return the value computed.
# model.add(Activation('linear')) # Activation

# -----------------------------------------
# third layer: output layer:
model.add(Dense(output_size=1, input_dim=1))  
# Again, no need for an Activation. Just return the value computed.
# model.add(Activation('linear')) # Activation

return model

如果所有权重都设为1，所有偏差都设为0，我们将得到一个精确的和。
我的问题是，我可以使用什么代码来设置权重和偏差的初始值？
这是一个简单的实验，我想看看如果权重和偏差在它们应该在的地方开始训练会发生什么，我还想证明这些都是正确的数字。