16、深度学习模型定制与文本生成技术解析

pear55

于 2025-08-13 13:54:58 发布

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分类专栏：深度学习实战：从入门到精通文章标签：深度学习模型定制文本生成

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在实际应用中，我们常常会用到预训练模型，并且可以将其转换为估计器，同时扩展其架构。以 VGG16 模型为例，它是一个先进的深度学习模型，可将图像分类为 1000 个类别。若我们只想将数据集分为猫和狗两类，就需要进行二分类，这意味着要把输出从多类别改为二分类。

以下是具体的操作步骤：
1. 创建项目 ：新建一个 Colab 项目，并将其重命名为 tfhub-custom-estimator，然后导入 TensorFlow。

import tensorflow as tf

keras_Vgg16 = tf.keras.applications.VGG16(
    input_shape=(160, 160, 3), include_top=False)
keras_Vgg16.trainable = False

这里 include_top=False 表示去掉模型的顶层，并且将 trainable 参数设为 False ，避免重新训练已有的权重。
3. 构建模型