TensorFlow으로 Inception v3 model의 첫 번째 3 개 레이어를 제외한 레이어를 동결하고 Python 3에있는 가중치를 다시 초기화하고 다시 초기화 할 수 있습니다. 네트워크의 세 번째 첫 번째 계층 만 추적하십시오. 이것이 초기 모델 내에서 수행 될 수 없다면, 이것을 수행 할 수있는 다른 네트워크 (TensorFlow)가 있습니까?Inception V3의 Inception V3에서 레이어 중 일부가 Python 3이있는 TensorFlow에서
이것은 모든 네트워크에서 수행 할 수 있습니다. 첫 번째 라인은 모든 학습 가능한 변수의 목록을 가져옵니다
train_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,
scope="hidden[34]|outputs")
training_op = optimizer.minimize(loss, var_list=train_vars)
: 훈련 중 하위 계층을 동결하기 위해 가장 간단한 솔루션은 최적화를 하위 계층에서 변수를 제외 훈련 변수의 목록을 제공하는 것입니다 숨겨진 레이어 3과 4와 출력 레이어. 이것은 숨겨진 레이어 1과 2의 변수를 제거합니다. 위의 스 니펫은 레이어가 변수 범위 hidden1, ... hidden4 및 outputs을 가지고 있다고 가정합니다. 시작 모델은 다른 이름을 사용합니다 : Conv2d_2a_*, Conv2d_2b_*, AvgPool_1a_*, ...