14、机器学习模型转换与训练全攻略

机器学习模型转换与训练全攻略

1. 模型格式标准化与转换

在机器学习领域，Open Neural Network Exchange（ONNX）成为了一种关键的模型交换格式。目前，微软等众多合作伙伴正致力于实现模型与ONNX格式之间的正确转换，这将促成一种独立于框架的模型格式。

如果你发现了一个已发布的模型，想在TensorFlow.js中使用，但它并非在TensorFlow中训练的，先别灰心。你可以检查该模型类型是否有ONNX支持。部分模型无法直接转换为TensorFlow格式，这时可能需要借助其他转换服务来完成更迂回的转换。除了TensorFlow，PyTorch也是机器学习爱好者常用的框架库。尽管ONNX日益完善，但目前将PyTorch模型转换为TensorFlow.js模型的最佳方式仍是通过一系列工具，如下所示：

graph LR
    A[PyTorch模型] --> B[转换工具链]
    B --> C[TensorFlow.js模型]

虽然模型转换看似工作量不小，但将现有格式的模型转换为TensorFlow.js格式，能为你节省数天甚至数周重新创建和训练模型的时间。

2. 自定义模型之转移学习

下载现有模型并非机器学习的全部。有时，我们可能需要一个能深入了解特定领域的AI模型，比如区分各种糕点。即便强大如Google的Inception v3，在区分某一单一领域的多种物品时，也可能力不从心。

不过，有一种名为转移学习的技巧能让我们借助现有模型的优势。某些模型可进行微调，从而对新事物进行分