[問題] keras model.trainable一問

[znmkhxrw (QQ)]

問題類別: ML

使用工具: python,keras

問題內容:

想以以下例子問trainable的影響範圍

def generator():
    input = Input(shape=(100,))
    y = Dense(300,activation = "relu")(input)
    y = Dense(500,activation = "relu")(y)
    y = Dense(784,activation = "relu")(y)
    return Model(input,y)

【Case I】

gen_model = generator()
gen_model.trainable=False
model = Model(gen_model.input, gen_model(gen_model.input))
model.summary()

【Case II】
gen_model = generator()
gen_model.trainable=False
model = Model(gen_model.input, gen_model.output)
model.summary()


結果：

Case I的model會被gen_model的trainable=False影響到

但是 Case II的model並不會

起初我是先知道Case II，然後覺得很合理

把 model = Model(gen_model.input, gen_model.output) 解釋成：

只會使用gen_model的架構，trainable與否的設定不會繼承

但是突然發現Case I後就發現這套說法無法解釋了...


雖然我知道正解是：module本身就是這樣設計 背起來(?

但是有沒有理解性的說法可以給我參考

謝謝！

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.68.160.241
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1528652257.A.334.html
推 siscon: https://i.imgur.com/cvXMXZK.png 跑code有錯耶
推 siscon: 我的keras版本是2.1.6
我來公司用keras 2.1.6跑沒錯耶，附上code：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

def generator():
    input = Input(shape=(100,))
    y = Dense(300,activation = "relu")(input)
    y = Dense(500,activation = "relu")(y)
    y = Dense(784,activation = "relu")(y)
    return Model(input,y)

gen_model = generator()
gen_model.trainable=False
model = Model(gen_model.input, gen_model(gen_model.input))
model.summary()

gen_model = generator()
gen_model.trainable=False
model = Model(gen_model.input, gen_model.output)
model.summary()
※ 編輯: znmkhxrw (210.242.52.37), 06/11/2018 10:16:03
→ znmkhxrw: 已有答案 謝謝