详解tensorflow实现迁移学习实例-创新互联

本文主要是总结利用tensorflow实现迁移学习的基本步骤。

创新互联公司是一家专注于网站制作、成都做网站与策划设计,涟水网站建设哪家好?创新互联公司做网站,专注于网站建设十余年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:涟水等地区。涟水做网站价格咨询:028-86922220

所谓迁移学习，就是将上一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。比如说，我们可以保留训练好的Inception-v3模型中所有的参数，只替换最后一层全连接层。在最后一层全连接层之前的网络称之为瓶颈层（bottleneck）。

持久化

首先需要简单介绍下tensorflow中的持久化：在tensorflow中提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型，这个API就是tf.train.Saver类。当采用该方法保存时会生成三个文件，一个文件是model.ckpt.meta，它保存了Tensorflow计算图的结构；第二个文件是model.ckpt，它保存了程序中每一个变量的取值；最后一个文件是checkpoint文件，这个文件中保存了一个目录下所有模型文件列表。

保存图

init_op = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
  sess.run(init_op)
  saver.save(sess, "model.ckpt")

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。

文章名称：详解tensorflow实现迁移学习实例-创新互联
URL标题：http://cdxtjz.com/article/jjpcp.html