tensorflow 2.0学习笔记5

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tensorflow学习笔记05

有错误还请各位指正！

预训练

从一个大数据中训练出来的具有较好的提取特征能力模型，称为预训练模型。

训练出与训练模型的过程就是预训练。

调用：tf.keras.applications.

微调

冻结一部分的预训练模型

以VGG为例，微调步骤：

  1. 在预训练卷积基上添加自定义层
  2. 冻结卷积基所有层
  3. 训练添加的分类层
  4. 解冻卷积基的一部分层
  5. 联合训练解冻的卷积层和添加的自定义层

多输出模型

使用函数api建模

自定义训练

模型的保存

保存

保存的内容：

权重

模型配置

优化器配置

调用：

保存整个模型：model.save()

保存模型的架构：model.to_json()

保存权重：model.get_weights()

​ model.save_weights('')

在训练期间保存检查点：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint()

​ 在训练时添加上这个回调函数

加载保存的模型

调用：tf.keras.models.load_model('名字.h5')

重建模型：tf.keras.models.model_from_json()

加载权重：model.set_weights()

​ model.load_weights()

在自定义训练中保存检查点

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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XTU 计算机小白一个
不定期在博客分享自己的学习笔记
如有不足，请各位大佬批评谅解