tensorflow2 冻结层

2024-08-22

tensorflow冻结层的方法

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: #定义优化算子 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3) #选择待优化的参数 output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINABLE_VARIABLES, scope='

ptorch常用代码梯度篇（梯度裁剪、梯度累积、冻结预训练层等）

梯度裁剪(Gradient Clipping) 在训练比较深或者循环神经网络模型的过程中,我们有可能发生梯度爆炸的情况,这样会导致我们模型训练无法收敛. 我们可以采取一个简单的策略来避免梯度的爆炸,那就是梯度截断 Clip, 将梯度约束在某一个区间之内,在训练的过程中,在优化器更新之前进行梯度截断操作.!!!!! 注意这个方法只在训练的时候使用,在测试的时候验证和测试的时候不用. 整个流程简单总结如下: 加载训练数据和标签模型输入输出计算 loss 函数值 loss 反向传播梯度截断优化

keras计算指定层的输出

import keras model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_dim=1, name='layer1', kernel_initializer='one'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='layer2') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') m

论文笔记（1）：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks

文章采用了多实例学习(MIL)机制构建图像标签同像素语义的关联 . 该方法的训练样本包含了70 万张来自ImageNet的图片,但其语义分割的性能很大程度上依赖于复杂的后处理过程,主要包括图像级语义的预测信息.超像素平滑策略.物体候选框平滑策略和 MCG分割区域平滑策略. 下图是论文所用方法的一般性说明: (1)使用来自Imagenet的弱注释数据(仅图像级别的类别信息)对模型进行训练.(2)CNN生成特征平面.(3)这些平面通过一个聚合层来约束模型,把更多的权重放在正确的像素上.(4)通过分类

keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例（五）

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客<keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调(三)>一直在倒腾VGG16的fine-tuning,然后因为其中的Flatten层一直没有真的实现最后一个模块的fine-tuning. 看到github上有一份InceptionV3的fine-tuning并且可以实现. 我看到的keras微调的方式分为以下两种: fin

3DSMAX中英文对比大全(从A-Z分类)

A Absolute Mode Transform Type-in绝对坐标方式变换输入 Absolute/Relative Snap Toggle Mode绝对/相对捕捉开关模式 ACIS Options ACIS选项 Activate活动:激活 Activate All Maps激活全部贴图 Activate Grid激活栅格.激活网格 Activate Grid Object激活网格对象:激活网格物体 Activate Home Grid激活主栅格:激活主网格 ActiveShade实时渲染

CAD常见问题

CAD2016显示线宽点界面右下角三道杠[自定义]按钮,找到并勾选[线宽]. 导出部分图形为JPG图片1. 将想要导出的图形显示于屏幕正中.2. 打开打印窗口(快捷键Ctrl+P).3. 选打印机(虚拟打印机pdfFactory pro),选[图纸尺寸]为A4.4. 打印区域——打印范围选[窗口],框选要被打印的图形.5. 可选[居中打印]和[布满图纸].6. 点[预览],合适后右键选[打印]. 画门法一:画好一个长条的矩形框->圆弧(A)->圆心,起点,端点或角度法二:画圆->裁

Keras 训练 inceptionV3 并移植到OpenCV4.0 in C++

1. 训练 # --coding:utf--- import os import sys import glob import argparse import matplotlib.pyplot as plt from keras import __version__ from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, preprocess_input #from keras.applications.inception_v3_mat

[计算机视觉]从零开始构建一个微软how-old.net服务/面部属性识别

大概两三年前微软发布了一个基于Cognitive Service API的how-old.net网站,用户可以上传一张包含人脸的照片,后台通过调用深度学习算法可以预测照片中的人脸.年龄以及性别,然后将结果绘制到原图片上返回给用户.那时候深度学习技术在国内刚流行不久(2016年前后),当时这个网站一度引起IT/非IT界的关注.现在已经过去三四年了,深度学习技术在国内互联网‘日渐普及’,大家也见怪不怪.本篇文章从零开始,教大家实现一个类似how-old.net的服务,即通过一张包含了人脸的照片,预测

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：全连接层

out = f(X@W + b) out = relut(X@W + b) import tensorflow as tf x = tf.random.normal([4, 784]) net = tf.keras.layers.Dense(512) out = net(x) out.shape net.kernel.shape, net.bias.shape net = tf.keras.layers.Dense(10) try: net.bias except Exception as e:

Mybatis 实现手机管理系统的持久化数据访问层

最近公司需要对客户手机进行管理并提供二维码存储手机串号的加密字符．供其他接入系统通过扫面二维码解析使用．系统提供手机信息管理,客户管理,用户管理功能． 1．使用到的POJO类 1．1 User package com.green.phonemanage.model; /** * @author maybo 用户实体类 */ public class User { private int id; private String loginName;// 登录名 private String pass

tensorflow冻结变量方法（tensorflow freeze variable）

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,一般用于模型的finetuning等场景.例如:我们在其他数据上训练了一个resnet152模型,然后希望在目前数据上做finetuning,一般来讲,网络的前几层卷积是用来提取底层图像特征的,因此可以对前3个卷积层进行冻结,不改变其

BZOJ2662[BeiJing wc2012]冻结——分层图最短路

题目描述 “我要成为魔法少女!” “那么,以灵魂为代价,你希望得到什么?” “我要将有关魔法和奇迹的一切,封印于卡片之中„„” 在这个愿望被实现以后的世界里,人们享受着魔法卡片(SpellCard,又名符卡)带来的便捷. 现在,不需要立下契约也可以使用魔法了!你还不来试一试? 比如,我们在魔法百科全书(Encyclopedia of Spells)里用“freeze”作为关键字来查询,会有很多有趣的结果. 例如,我们熟知的Cirno,她的冰冻魔法当然会有对应的 Spell

SAP 供应商/客户的冻结及其删除操作

SAP 供应商/客户的冻结及其删除操作在SAP中,有所谓的财务供应商(Tcode:FK01)和后勤供应商(Tcode:XK01),供应商和客户主数据包括一般数据/公司代码数据/采购组织|销售范围三方面的主数据,财务供应商/客户只包括前两部分,对于问题供应商/客户,系统提供了冻结和删除两种操作,冻结供应商/客户后财务和后勤将不再允许该供应商做任何业务交易,而删除默认则是警告信息,但系统允许将业务操作时出现的相关消息设置为错误. 业务理解如下:冻结比如表示该供应商本次出现产品质量或供货不及时等争端

基于tensorflow2.0 使用tf.keras实现Fashion MNIST

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西虽然教程不多还是找了个试试的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd

js 深冻结与浅冻结 Object.freeze

1.深冻结 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>js 深冻结与浅冻结</title> </head> <body> <script type="text/javascript"> function deepFreeze(o) { var prop, propKey Ob

[译] 关于 SPA，你需要掌握的 4 层（1）

此文已由作者张威授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 我们从头来构建一个 React 的应用程序,探究领域.存储.应用服务和视图这四层每个成功的项目都需要一个清晰的架构,这对于所有团队成员都是心照不宣的. 试想一下,作为团队的新人.技术负责人给你介绍了在项目进程中提出的新应用程序的架构. 然后告诉你需求: 我们的应用程序将显示一系列文章.用户能够创建.删除和收藏文章. 然后他说,去做吧! Ok,没问题,我们来搭框架吧我选择 FaceBook 开源的构建工具

[BJWC2012]冻结

[BJWC2012]冻结 luogu BZOJ 分层图最短路,层与层之间连半边权边 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int _=5000; int re(){ int x=0,w=1;char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')w=-1;ch=getchar();} while(ch>='0'&&ch<='9')x=x*10+

TensorFlow2.0（9）：TensorBoard可视化

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AutoCad 二次开发 .net 之层表的增加删除修改图层颜色遍历设置当前层

AutoCad 二次开发 .net 之层表的增加删除修改图层颜色遍历设置当前层 AutoCad 二次开发 .net 之层表的增加删除修改图层颜色遍历设置当前层我理解的图层的作用大概是把相同作用的功能聚集在一起,以便好选择.比如,把一副图块中的所有标注定义为一个图层,把编号定义为一个图层,把相同的块参照定义为一个图层.图层表的操作和块表的操作类似. 在这里我就分享一下自己从书<AUTOCAD VBA&VB.NET开发基础与实例教程(C#版) 第2版>学习到的关于图层的一些

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