Keras: model实现固定部分layer,训练部分layer操作

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Keras: model实现固定部分layer,训练部分layer操作

在Keras中，我们可以使用trainable属性来控制模型中每个层的可训练性。我们可以将某些层设置为不可训练，而将其他层设置为可训练。这对于实现迁移学习和微调模型非常有用。下面是一些示例说明，展示如何在Keras中实现固定部分layer和训练部分layer。

示例1：实现固定部分layer和训练部分layer

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义输入张量
input_tensor = Input(shape=(784,))

# 定义Dense层
x = Dense(64, activation='relu', trainable=False)(input_tensor)
output_tensor = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=5,
          batch_size=64,
          validation_data=(x_test, y_test))

在这个示例中，我们使用trainable属性将第一个Dense层设置为不可训练。我们使用compile()函数编译模型。我们使用fit()函数训练模型。

示例2：实现固定部分layer和训练部分layer

from keras.layers import Input, Dense, Flatten
from keras.models import Model
from keras.applications.vgg16 import VGG16

# 加载预训练模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 固定预训练模型的层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 定义新的模型
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output_tensor = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output_tensor)

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=5,
          batch_size=64,
          validation_data=(x_test, y_test))

在这个示例中，我们加载了一个预训练的VGG16模型，并将其所有层设置为不可训练。我们定义了一个新的模型，它的输入是VGG16模型的输入，输出是一个新的Dense层。我们使用compile()函数编译模型。我们使用fit()函数训练模型。