最近由於項目需要,要對tensorflow構造的模型中部分變量凍結,然后繼續訓練,因此研究了一下tf中凍結變量的方法,目前找到三種,各有優缺點,記錄如下: 1.名詞解釋 凍結變量,指的是在訓練模型時,對某些可訓練變量不更新,即僅參與前向loss計算,不參與后向傳播,一般用於模型 ...
其實常說的fine tune就是凍結網絡前面的層,然后訓練最后一層。那么在tensorflow里如何實現finetune功能呢 或者說是如何實現凍結部分層,只訓練某幾個層呢 可以通過只選擇優化特定層的參數來實現該功能。 示例代碼如下: 參考鏈接:https: stackoverflow.com questions fine tuning a deep neural network in tenso ...
2019-03-29 14:24 0 1087 推薦指數:
最近由於項目需要,要對tensorflow構造的模型中部分變量凍結,然后繼續訓練,因此研究了一下tf中凍結變量的方法,目前找到三種,各有優缺點,記錄如下: 1.名詞解釋 凍結變量,指的是在訓練模型時,對某些可訓練變量不更新,即僅參與前向loss計算,不參與后向傳播,一般用於模型 ...
這篇文章主要介紹了pytorch如何凍結某層參數的實現,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨着小編來一起學習學習吧 在遷移學習finetune時我們通常需要凍結前幾層的參數不參與訓練,在Pytorch中的實現 ...
微調:若所有層的參數不凍結就表示所有特征提取的層用預訓練的模型參數代替本應該的隨機初始化,修改過的最后一層還是保持隨機初始化,這樣訓練時前面大量特征層的參數和我們自己數據集上理想的參數已很接近,只需在訓練過程中自動微調即可 凍結某些層方式一:遍歷模型中的層的參數,凍結需要凍結的 凍結某些層 ...
轉載自https://www.jarvis73.cn/2018/04/25/Tensorflow-Model-Save-Read/ 本文假設讀者已經懂得了 Tensorflow 的一些基礎概念, 如果不懂, 則移步 TF 官網 . 在 Tensorflow 中我們一般使用 ...
前提: 個人賬號 名稱和原始ID都忘了 找回賬號密碼時只允許輸入小程序id或名稱 (1)小程序找回賬號文檔說明地址:https://kf.qq.com/faq/1801227Nza6f ...
需要幾分鍾的操作濃縮到一秒鍾,不過這種方法也是有局限性的,那就是如果是頻繁切換界面,並且在當前界面的操作 ...
在不同層上設置不同的學習率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
一、前向計算和反向傳播數學過程講解 這里講解的是平均池化層,最大池化層見本文第三小節 二、測試代碼 數據和上面完全一致,自行打印驗證即可。 1、前向傳播 import tensorflow as tf import numpy as np # 輸入張量為3×3的二維矩陣 M ...