Keras：加载multi_gpu_model时如何冻结模型中的图层

Question

我最近在Keras中训练了u-Net实现来分割某些对象。我现在想从训练有素的模型中加载权重，并微调新数据集上的最后几层。

尽管这很复杂，因为原始模型被训练为multi_gpu_model（），而我尝试过的方法很难处理。我试图做类似以下的事情：

for ii in model.layers[0:x]:
ii.trainable=False

但是那是行不通的，因为model.layers只返回Input层和两个Lambda层，大概代表了每个卡上的模型实例。

有人有什么建议吗？