数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装学
法学如何使用 Keras 在 Python 中实现迁移学习？
TensorFlow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用，可以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
张量是 TensorFlow 中使用的数据结构。它有助于连接数据流图中的边。这个数据流图被称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。
Keras 在希腊语中意为“角”。Keras 是作为 ONEIROS 项目（开放式神经电子智能机器人操作系统）研究的一部分而开发的。Keras 是一个用 Python 编写的深度学习 API。它是一个高级 API，具有高效的界面，有助于解决机器学习问题。
它运行在 TensorFlow 框架之上。它旨在帮助快速进行实验。它提供了开发和封装机器学习解决方案所需的必要抽象和构建块。
它具有高度可扩展性，并具有跨平台能力。这意味着 Keras 可以在 TPU 或 GPU 集群上运行。Keras 模型也可以导出到 Web 浏览器或移动电话上运行。
Keras 已经存在于 TensorFlow 包中。可以使用以下代码行访问它。
import tensorflow from tensorflow import keras
我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置，并且可以免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。以下是代码片段：
示例
model = keras.Sequential([
keras.Input(shape=(784))
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.Dense(10),
])
print("Load the pre-trained weights")
model.load_weights(...)
print("Freeze all the layers except the last layer")
for layer in model.layers[:-1]:
layer.trainable = False
print("Recompile the model and train it")
print("The last layer weights will be updated")
model.compile(...)
model.fit(...)代码来源：https://tensorflowcn.cn/guide/keras/sequential_model
输出
Load the pre-trained weights Freeze all the layers except the last layer Recompile the model and train it The last layer weights will be updated
解释
迁移学习是指冻结模型中的底层并训练顶层。
构建顺序模型。
加载预训练的旧模型权重并将其与该模型绑定。
冻结底层，最后一层除外。
迭代各层，并将除最后一层外的每一层的“layer.trainable”设置为“False”。
将其编译并拟合到数据。
273 次浏览
