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Keras: model实现固定部分layer,训练部分layer操作

 更新时间: 2020年06月28日 14:31:05   转载 作者: 谁会治脚气请联系正规的彩票  
这篇文章主要介绍了Keras: model实现固定部分layer,训练部分layer操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

需求: Resnet50做调优训练,将最后分类数目由1000改为500。

正规的彩票wenti: wangshangxiazaileresnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5,genggaileresnet50hou,youyusuoyoucengjuncanjiaxunlian,daozhixunliansuduman。shijishangzhixuyaoxunlianzuihou3ceng,qianmiandecengdoubuxuyaoxunlian。

解决办法:

①jiangmoxingchaifenweilianggemoxing,yigeweiqianmiandenotopbufen,yigeweizuihousanceng,ranhouliyongmodeldetrainableshuxingshezhizhiyouhouyigemodelxunlian,zuihoujianglianggemoxinghebingqilai。

②buyongchaifen,bianlimoxingdesuoyouceng,jiangqianmiancengdetrainableshezhiweifalsejike。daimaruxia:

for layer in model.layers[:-3]:
 print(layer.trainable)
 layer.trainable = False

注意事项:

①jinliangbuyaozheiyang:

layers.conv2d(filters1, (1, 1), trainable=false)(input_tensor)

yinweirongyichucuo。。。

正规的彩票②jiazainotopcanshushizhuyiby_name=true.

补充知识: Keras关于训练冻结部分层

shezhidongjiecengyouliangzhongfangshi。

(butuijian)shizaidajianwangluoshi,zhijiejiangmoucengdetrainableshezhiweifalse,liru:

layers.conv2d(filters1, (1, 1), trainable=false)(input_tensor)

zaiwangluodajianwanchengshi,bianlimodel.layer,ranhoujianglayer.trainableshezhiweifalse:

# 冻结网络倒数的3层
for layer in model.layers[:-3]:
 print(layer.trainable)
 layer.trainable = False

正规的彩票yekeyigenjulayer.namelaiquedingnaxiecengxuyaodongjie,lirudongjiezuihouyicenghernnceng:

for layer in model.layers:
 layerName=str(layer.name)
 if layerName.startswith("RNN_") or layerName.startswith("Final_"):
 layer.trainable=False

正规的彩票keyizaishilihuazhihoujiangwangluocengde trainable shuxingshezhiwei true huo false。weileshizhishengxiao,zaixiugai trainable shuxingzhihou,xuyaozaimoxingshangdiaoyong compile()。

zheishiyigelizi

x = Input(shape=(32,))
layer = Dense(32)
layer.trainable = False
y = layer(x)
 
frozen_model = Model(x, y)
# 在下面的模型中,训练期间不会更新层的权重
frozen_model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse')
 
layer.trainable = True
trainable_model = Model(x, y)
# 使用这个模型,训练期间 `layer` 的权重将被更新
# (这也会影响上面的模型,因为它使用了同一个网络层实例)
trainable_model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse')
 
frozen_model.fit(data, labels) # 这不会更新 `layer` 的权重
trainable_model.fit(data, labels) # 这会更新 `layer` 的权重

zaiwangluodajianshi,keyikaolvzuihouyigefenleicengmingminghefenleishuliangguanlian,zheiyangdangfeileishuliangfangshibianhuashi,model.load_weight(“weight.h5”,by_name=true)buhuijiazaizuihouyiceng

yishangzheipiankeras: modelshixiangudingbufenlayer,xunlianbufenlayercaozuojiushixiaobianfenxiangjidajiadequanbuneirongle,xiwangnengjidajiayigecankao,yexiwangdajiaduoduozhichijiaobenzhijia。

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