TensorFlow迁移学习与模型微调

迁移学习和模型微调是将已经训练好的模型应用于新的任务或数据集上的重要技术。TensorFlow作为一个强大而受欢迎的深度学习框架，提供了灵活且易于使用的工具来实现这些目标。本文将详细介绍如何在TensorFlow中进行迁移学习和模型微调，同时提供相应的源代码示例。

一、迁移学习的概念和流程

迁移学习是指将一个已经在大规模数据集上训练好的模型应用于新任务或数据集上的过程。其优势在于能够利用原始模型的特征提取能力和学习到的知识，加速新任务的训练并提升性能。TensorFlow提供了多种方式来实现迁移学习，下面是一个典型的流程：

1. 加载预训练模型：首先，我们需要加载一个在大规模数据集上预训练好的模型。TensorFlow提供了一系列经典的预训练模型，如VGG、ResNet等，可以通过下载相应的模型权重文件来快速加载。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16

pretrained_model = VGG16