Tensorflow加载预训练模型和保存模型（ckpt文件）以及迁移学习finetuning

最新推荐文章于 2025-05-08 16:12:26 发布
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【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
AI天才研究院
03-09 2093
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
开源深度学习框架EasyTransfer发布：面向大规模模型训练的迁移学习系统
AI天才研究院
09-22 1327
深度学习近年来在很多领域都取得了巨大的成功，其中包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。但是，在这些应用场景中，通常只需要训练小而精的网络模型就足够了，在实际生产环境中往往需要将预训练好的模型参数进行微调，通过迁移学习的方式进行模型优化。例如，在图像分类任务中，有大量的开源预训练模型可以直接拿来使用；而在文本分类任务中，可以使用BERT或ALBERT等预训练模型对自己的文本数据进行fine-tuning，从而提升准确率。
Tensorflow加载预训练模型和保存模型的实例
09-20
今天小编就为大家分享一篇Tensorflow加载预训练模型和保存模型的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Tensorflow加载预训练模型和保存模型
热门推荐
huachao1001的专栏
11-10 11万+
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！
使用pytorch保存和加载预训练的模型方法
最新发布
basketball616的博客
05-08 1155
保存和加载整个模型时，需要确保自定义的模型类在加载代码中已经定义，否则会报错。
tensorflow 加载预训练模型
qq_16305985的专栏
09-15 1824
加载预训练模型需要具备两个条件：1.框架结构（知道每一层的名字），2. 预训练好的模型文件.ckpt 代码如下：
tensorflow加载预训练模型数据
CloudCver
03-04 442
1、自己写图或者修改后的图加载参数 Tips 1自己重写了一遍图，加载别人训过的参数，要注意图的遍历名字要一致！ Tips 2
tensorflow2.x加载预训练模型
sslfk的博客
01-06 1291
tensorflow的预训练模型网址为：https://hub.tensorflow.google.cn 已经下载好的预训练模型：bert_zh_L-12_H-768_A-12的v4版本（链接：https://pan.baidu.com/s/1Ld_mvXf8Es4lwCaW1PgKsQ 提取码：3xba）和bert_zh_preprocess的v3版本（链接：https://pan.baidu.com/s/1jseOQKlVj88-Hpak2PXsCw 提取码：s9eq） 模型离线加载： im..
TensorFlow预训练模型ResNet50 20160509深度解析
预训练模型是指在大规模数据集上预先训练好的模型，它已经学习了一般性的特征表示，能够被用于迁移学习，即可以调整（fine-tune）用于特定任务，而不需要从零开始训练。 “resnet50”是ResNet架构中的一个变种，它...
Fine-turning（Tensorflow-Slim和Keras的迁移学习）
nakaizura
03-07 3965
迁移学习是什么？ 即：举一反三。即将已经训练好的模型稍加调整（fine-turning）即可应用于一个新的领域或者任务。 迁移学习为什么重要？ 机器学习的默认假设，训练样本和测试样本满足独立同分布的前提是训练样本足够。 数据的稀缺性。如在想要做医学领域的图像处理，所能得到的样本是极端的不平衡，重要的样本太少，无法训练出一个效果好的网络。 标记的困难性。大数据时代动辄亿万数据，标记起来太费时费力。...
Inception ResNet v2预训练模型详细解析
在实践中，通常会使用迁移学习技术，即在已有的预训练模型基础上进行微调(fine-tuning)，使其适应新的特定任务，比如特定图像的识别或分类问题。 “inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt”是压缩包中的文件名称列表...
在TensorFlow中，如果你想要重新加载一个预训练的模型，你可以使用`tf.train.Checkpoint`或者`tf.keras.models.load_model`方法。以下是两种常见的方法
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
09-26 306
在TensorFlow中，如果你想要重新加载一个预训练的模型，你可以使用`tf.train.Checkpoint`或者`tf.keras.models.load_model`方法。如果你的模型是使用`tf.keras.models.save_model`保存的，你可以直接使用`tf.keras.models.load_model`来加载整个模型，包括其架构、权重、训练配置等。2. **加载检查点**：使用`tf.train.latest_checkpoint`找到最新的检查点文件路径。
TensorFlow 离线加载预训练模型
AI智能，无处不在
09-13 799
这里写自定义目录标题TensorFlow 离线加载预训练模型第一种方式：直接加载第二种方式：离线加载 TensorFlow 离线加载预训练模型 TensorFlow 内置了很多预训练的模型。如果要使用这些模型，一般可使用如下两种方式： 第一种方式：直接加载 VGG16_MODEL = tf.keras.applications.VGG16(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=Fals
Tensorflow加载预训练模型的特殊操作
huachao1001的专栏
12-11 1515
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。 本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...
tensorflow.keras 加载预训练模型后修改学习率lr
weixin_43499703的博客
05-10 1143
在一个数据集上训练模型，训练很多个epoch后，学习率lr已经变得很小，需要改变lr 想在新数据集上加载此模型，使用model.load_weights后，模型的学习率仍为原来的小学习率 加入代码 from keras import backend as K # To get learning rate print(K.get_value(model.optimizer.lr)) # To set learning rate K.set_value(model.optimizer.lr, 0.001) ke
Tensorflow模型保存、加载和fine-tune
技术践行者
02-18 2431
一、保存Tensorflow模型： 1.保存文件说明 Tensorflow模型主要包含网络的设计（图）和训练好的各参数的值等。所以，Tensorflow模型有两个主要的文件： 1) graph.pbtxt:这其实是一个文本文件，保存了模型的结构信息 2) checkpoint 文件:其实就是一个txt文件，存储的是路径信息 3) .ckpt-*.meta: 其实和上面的graph.pbtxt作用一样都保存了graph结构,只不过meta文件是二进制的 4).ckpt-*.index: 这是一个s
Python 加载 TensorFlow 模型
m0_72958694的博客
08-19 1614
TensorFlow支持多种模型格式，但最常见的两种是SavedModel和HDF5（对于Keras模型），本文简要介绍了TensorFlow中最常见的两种是SavedModel和HDF5的模型，并给出了详细的代码示例。
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