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如下所示:
#tensorflow 中从ckpt文件中恢复指定的层或将指定的层不进行恢复: #tensorflow 中不同的layer指定不同的学习率 with tf.Graph().as_default(): #存放的是需要恢复的层参数 variables_to_restore = [] #存放的是需要训练的层参数名,这里是没恢复的需要进行重新训练,实际上恢复了的参数也可以训练 variables_to_train = [] for var in slim.get_model_variables(): excluded = False for exclusion in fine_tune_layers: #比如fine tune layer中包含logits,bottleneck if var.op.name.startswith(exclusion): excluded = True break if not excluded: variables_to_restore.append(var) #print('var to restore :',var) else: variables_to_train.append(var) #print('var to train: ',var) #这里省略掉一些步骤,进入训练步骤: #将variables_to_train,需要训练的参数给optimizer 的compute_gradients函数 grads = opt.compute_gradients(total_loss, variables_to_train) #这个函数将只计算variables_to_train中的梯度 #然后将梯度进行应用: apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) #也可以直接调用opt.minimize(total_loss,variables_to_train) #minimize只是将compute_gradients与apply_gradients封装成了一个函数,实际上还是调用的这两个函数 #如果在梯度里面不同的参数需要不同的学习率,那么可以: capped_grads_and_vars = []#[(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars] #update_gradient_vars是需要更新的参数,使用的是全局学习率 #对于不是update_gradient_vars的参数,将其梯度更新乘以0.0001,使用基本上不动 for grad in grads: for update_vars in update_gradient_vars: if grad[1]==update_vars: capped_grads_and_vars.append((grad[0],grad[1])) else: capped_grads_and_vars.append((0.0001*grad[0],grad[1])) apply_gradient_op = opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars, global_step=global_step) #在恢复模型时: with sess.as_default(): if pretrained_model: print('Restoring pretrained model: %s' % pretrained_model) init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn( pretrained_model, variables_to_restore) init_fn(sess) #这样就将指定的层参数没有恢复
以上这篇tensorflow 恢复指定层与不同层指定不同学习率的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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