脚本专栏 
首页 > 脚本专栏 > 浏览文章

tensorflow 恢复指定层与不同层指定不同学习率的方法

(编辑:jimmy 日期: 2024/5/9 浏览:3 次 )

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。

上一篇:python画折线图的程序
下一篇:TensorFlow利用saver保存和提取参数的实例
一句话新闻
高通与谷歌联手!首款骁龙PC优化Chrome浏览器发布
高通和谷歌日前宣布,推出首次面向搭载骁龙的Windows PC的优化版Chrome浏览器。
在对骁龙X Elite参考设计的初步测试中,全新的Chrome浏览器在Speedometer 2.1基准测试中实现了显著的性能提升。
预计在2024年年中之前,搭载骁龙X Elite计算平台的PC将面世。该浏览器的提前问世,有助于骁龙PC问世就获得满血表现。
谷歌高级副总裁Hiroshi Lockheimer表示,此次与高通的合作将有助于确保Chrome用户在当前ARM兼容的PC上获得最佳的浏览体验。
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网