网站建设资讯

NEWS

网站建设资讯

tensorflow中固定部分参数训练和只训练部分参数的示例分析-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“tensorflow中固定部分参数训练和只训练部分参数的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“tensorflow中固定部分参数训练和只训练部分参数的示例分析”这篇文章吧。

成都创新互联公司作为成都网站建设公司,专注重庆网站建设公司、网站设计,有关成都企业网站定制方案、改版、费用等问题,行业涉及PE包装袋等多个领域,已为上千家企业服务,得到了客户的尊重与认可。

在使用tensorflow来训练一个模型的时候,有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合,是否需要停止训练。

1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算,比如

def inference(input_):
  """
  this is where you put your graph.
  the following is just an example.
  """
  
  conv1 = tf.layers.conv2d(input_)
 
  conv2 = tf.layers.conv2d(conv1)
 
  return conv2
 
 
input_ = tf.placeholder()
output = inference(input_)
...
calculate_loss_op = ...
train_op = ...
...
 
with tf.Session() as sess:
  sess.run([loss, train_op], feed_dict={input_: train_data})
 
  if validation == True:
    sess.run([loss], feed_dict={input_: validate_date})

这种方式很简单,也很直接了然。

2.但是,如果处理的数据量很大的时候,使用 tf.placeholder() 来载入数据会严重地拖慢训练的进度,因此,常用tfrecords文件来读取数据。

此时,很容易想到,将不同的值传入inference()函数中进行计算。

train_batch, label_batch = decode_train()
val_train_batch, val_label_batch = decode_validation()
 
 
train_result = inference(train_batch)
...
loss = ..
train_op = ...
...
 
if validation == True:
  val_result = inference(val_train_batch)
  val_loss = ..
  
 
with tf.Session() as sess:
  sess.run([loss, train_op])
 
  if validation == True:
    sess.run([val_result, val_loss])

这种方式看似能够直接调用inference()来对验证数据进行前向传播计算,但是,实则会在原图上添加上许多新的结点,这些结点的参数都是需要重新初始化的,也是就是说,验证的时候并不是使用训练的权重。

3.用一个tf.placeholder来控制是否训练、验证。

def inference(input_):
  ...
  ...
  ...
  
  return inference_result
 
 
train_batch, label_batch = decode_train()
val_batch, val_label = decode_validation()
 
is_training = tf.placeholder(tf.bool, shape=())
 
x = tf.cond(is_training, lambda: train_batch, lambda: val_batch)
y = tf.cond(is_training, lambda: train_label, lambda: val_label)
 
logits = inference(x)
loss = cal_loss(logits, y)
train_op = optimize(loss)
 
with tf.Session() as sess:
  
  loss, _ = sess.run([loss, train_op], feed_dict={is_training: True})
  
  if validation == True:
    loss = sess.run(loss, feed_dict={is_training: False})

使用这种方式就可以在一个大图里创建一个分支条件,从而通过控制placeholder来控制是否进行验证。

以上是“tensorflow中固定部分参数训练和只训练部分参数的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


当前文章:tensorflow中固定部分参数训练和只训练部分参数的示例分析-创新互联
本文URL:http://njwzjz.com/article/dggieh.html