Discussion :

[KhoZed]

Bonjour à tous!

Je travaille actuellement sur un algorithme génétique pour entrainer un réseau de neurones. J'utilise en parallèle Tensorflow 2.2 et keras pour la partie test, evaluation, etc...

Voici mon problème: je recherche un moyen efficace d'un point de vue informatique pour faire un reshape de chromosomes. Un chromosome est une np.array de 37 paramètres dans mon cas contenant l'ensemble de mes poids et biais, les uns à la suite des autres. J'ai besoin de cette forme pour travailler dans mon algo. Jusqu'ici, tout va bien!

Mon problème arrive ensuite! Pour donner mes paramètres à manger à TensorFlow, j'utilise la méthode model.set_weights() qui impose une forme particulière en argument. En gros, je souhaite passer de ça:



à 37 np.array de cette forme là:



Peut-on faire cela efficacement avec np.reshape? Y a-t-il une autre méthode?
J'aimerai ne pas m'enliser dans des boucles for partout car c'est une fonction sera utilisé à chaque step de mon algo! Je suis pas un dieu de l'optimisation, très loin de là...

Merci beaucoup par avance pour votre aide! Je suis ouvert à toute proposition!

KhoZed

[KhoZed]

Désolé pour le double post mais j'ai une solution qui fonctionne. J'aimerai votre avis quant à l'efficacité de celle ci et si vous voyez des moyens d'améliorer ce truc! Merci par avance!