我当前的目标是从一个已训练的模型中克隆单一层。

第一个问题是clone()方法会克隆从指定节点开始的整个图，这并不是我想要的效果。

所以我尝试手动克隆它（在这种情况下是一个Dense层），通过从节点中获取其权重，如下所示：

node = C.logging.graph.find_by_name(model, 'node')C.layers.Dense(node.shape, init=node.W.value, init_bias=node.b.value)

不幸的是，这不起作用，因为我得到了以下模糊的错误：

TypeError: in method 'random_initializer_with_rank', argument 1 of type 'CNTK::ParameterInitializer const &'

回答：

clone()方法并不一定克隆整个图。它允许你通过substitutions参数“切出”图的一部分。substitutions参数指定了你想克隆的图部分的输入节点；基本上是你想要切断的地方。

例如，要克隆堆栈中间的一层，确定

• 它的根节点，我们称之为layer_root
• 它的输入。假设有一个输入节点，你将其存储为layer_input

然后你应该能够根据以下代码草图仅克隆这一部分：

substitutions = {    layer_input : C.placeholder(name='cloned_layer_input')}cloned_layer = layer_root.clone(clone_method, substitutions)

substitutions将导致clone()一旦碰到layer_input就停止克隆，并在克隆中用占位符替换它。

结果将是一个可调用的对象，就像层库中的任何层（如C.Dense()）或任何用@C.Function定义的函数一样，我相信这就是你所寻找的。