tensorflow进行fine-tune

最新推荐文章于 2022-07-11 19:33:17 发布

shahuzi

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow fine-tune 迁移学习

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本文介绍了一种在TensorFlow中进行模型微调(fine-tune)的高效方法，重点在于只保存和加载可训练变量，以降低空间复杂度。通过在训练阶段使用tf.train.Saver仅保存可训练变量，再在加载模型时同样只加载这些变量，可以灵活调整后续网络结构，实现模型的高效微调。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

进行fine-tune的关键在于保存数据和重新读取数据，在tensorflow中有多种方法，下面介绍一种空间复杂度较低的方法。
首先，在训练阶段

saver = tf.train.Saver(var_list=tf.trainable_variables())  #只保存可训练变量
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    ...

在加载模型时，要相应地只加载可训练数据，然后根据需要更改后续的网络结构

train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver = tf.train.Saver(var_list=tf.trainable_variables()) 
    saver.restore(sess,filename)