16、深度学习中的模型冻结、存储与预训练模型应用

深度学习中的模型冻结、存储与预训练模型应用

在深度学习领域，模型的训练和优化是一个复杂而关键的过程。本文将介绍如何冻结模型的部分层、存储网络拓扑和训练好的权重，以及如何利用一些流行的预训练模型进行不同的任务。

1. 冻结层（Freezing layers）

在使用预训练网络时，有时我们希望冻结部分层。当我们确定某些层（通常是网络的前几层，也称为网络的底层）作为特征提取器已被证明有价值时，就可以这样做。下面是具体的操作步骤：
1. 加载所需库 ：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

2. 加载MNIST数据集 ：

mnist = input_data.read_data_sets('Data/mnist', one_hot=True)

3. 定义占位符 ：

n_classes = 10
input_size = 784
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size])
y = tf.plac