最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释 冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型 ...
其实常说的fine tune就是冻结网络前面的层,然后训练最后一层。那么在tensorflow里如何实现finetune功能呢 或者说是如何实现冻结部分层,只训练某几个层呢 可以通过只选择优化特定层的参数来实现该功能。 示例代码如下: 参考链接:https: stackoverflow.com questions fine tuning a deep neural network in tenso ...
2019-03-29 14:24 0 1087 推荐指数:
最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释 冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型 ...
这篇文章主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现 ...
微调:若所有层的参数不冻结就表示所有特征提取的层用预训练的模型参数代替本应该的随机初始化,修改过的最后一层还是保持随机初始化,这样训练时前面大量特征层的参数和我们自己数据集上理想的参数已很接近,只需在训练过程中自动微调即可 冻结某些层方式一:遍历模型中的层的参数,冻结需要冻结的 冻结某些层 ...
转载自https://www.jarvis73.cn/2018/04/25/Tensorflow-Model-Save-Read/ 本文假设读者已经懂得了 Tensorflow 的一些基础概念, 如果不懂, 则移步 TF 官网 . 在 Tensorflow 中我们一般使用 ...
前提: 个人账号 名称和原始ID都忘了 找回账号密码时只允许输入小程序id或名称 (1)小程序找回账号文档说明地址:https://kf.qq.com/faq/1801227Nza6f ...
需要几分钟的操作浓缩到一秒钟,不过这种方法也是有局限性的,那就是如果是频繁切换界面,并且在当前界面的操作 ...
在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
一、前向计算和反向传播数学过程讲解 这里讲解的是平均池化层,最大池化层见本文第三小节 二、测试代码 数据和上面完全一致,自行打印验证即可。 1、前向传播 import tensorflow as tf import numpy as np # 输入张量为3×3的二维矩阵 M ...