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我有一个用于MNIST数据集的LeNet- 300 -100密集神经网络，其中我希望冻结前两层，在前两个隐藏层中分别有300和100个隐藏神经元。我只想训练输出层。='adam', metrics=['accuracy']) 然而，这段代码似乎并没有冻结前两个隐藏层
浏览 43提问于2020-08-16得票数 1
这是一个我想要完全展平的层的例子(包括批次维度) x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x) # has shape [None, 128]
浏览 12提问于2020-08-24得票数 0
我使用的是tensorflow.contrib.cudnn_rnn的CudnnGRU类，训练速度要快得多。然而，在训练之后，我需要将模型移动到一个不是基于CUDA的系统。那么，如何将CudnnGRU参数转换为正常的权重和偏差，然后将它们加载到tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnCompatibleGRUCell中
浏览 0提问于2017-10-20得票数 4
我正在尝试使用Tensorflow >= 2.4构建一个子类模型，该模型由预先训练的卷积基础和顶部的一些致密层组成。但是，子类模型的冻结/解冻在以前训练过后不起作用。
浏览 79提问于2021-08-23得票数 0
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我以前安装了Anaconda，但是它没有响应(Python & VS代码很奇怪)，所以我决定删除并重新安装。已使用的命令：错误信息：
>>C:\t
浏览 2提问于2021-01-01得票数 4
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我是tensorflow-2新手，在我的对象检测应用程序中遇到了内存泄漏。我能够追踪导致这个问题的那一节。 model = tf.saved_model.load(saved_model_dir)
self.
浏览 11提问于2022-04-05得票数 0
例外： File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow2\lib\site-packagesinstall.py", line 335, in run File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow2_get_page(location)
File "C:\ProgramData\An
浏览 2提问于2017-10-23得票数 1
我知道冻结早期层会停止后支柱的计算，但是如果在训练过程中每一步都计算早期层的前支柱，那么同样的东西就会被计算出来，直到到达解冻层。
如果每一步都要计算冻结层的前支柱，那么这不是浪费计算时间吗？有人知道只计算一次冻结层的输出并使用冻结层的输出来训练未冻结层的选项吗？
浏览 0提问于2020-03-08得票数 -1
这样做的简单方法是简单地冻结conv层(或者实际上是所有层，除了最终完全连接的层)，但是我遇到了一篇论文，其中作者提到，在拟合新模型时，应该很好地调整批处理规范化层：我最初冻结了所有的东西，但是为了时间的考虑，为了测试不冻结
浏览 0提问于2021-07-29得票数 1
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什么是冻结/解冻一层神经网络？
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我已经和神经网络玩了很长一段时间了，最近我在训练神经网络之前遇到了“冻结”和“解冻”这两个术语，同时读到了关于迁移学习的知识&我很难理解它们的用法。
我如何确定我是否需要解冻？如果是这样的话，我如何确定哪些层需要解冻和培训以提高模型的性能？
浏览 3提问于2020-06-06得票数 6
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这篇论文提到了四步交替训练，在那里你可以
if self._is_training:因此，训练RPN +冻结RPN层，然后再进行RCNN培训，但是其
浏览 4提问于2017-10-04得票数 3
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如何定期重新训练keras模型
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假设我在初始时有4000个数据点，我使用索引0到3999的数据点训练了一个模型，然后保存了该模型。现在，5天后，我加载了保存的模型，现在我使用索引5到4004的数据来重新训练保存的模型。训练是从上次学习的权重开始，还是像在新模型中一样重新初始化权重？数据是时间序列数据。
浏览 23提问于2020-10-16得票数 0
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神经网络中不冻结层的奇怪后果
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我在研究“为什么我们要冻结层”，我发现答案是：“不要丢失预先训练过的模型的信息”，但是，我们只是冻结了早期层(我知道为什么)。例如:我们的数据与模型所训练的数据非常相似。假设我们没有冻结任何一层。如果我不是，那我们为什么要冻结任何一层？
浏览 0提问于2022-08-29得票数 0
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import tensorwatch
import tensorwatch
from .watcher_cli
浏览 1提问于2019-08-05得票数 1
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我是转学的新手，我需要一些指导，请：()
如何加载预先训练过的模型，并通过冻结第一层来对其进行微调，然后根据不同的数据( 1000张图像的小数据)再次训练它
浏览 7提问于2022-07-31得票数 1
我想利用tensorflow2实现对图像特征的cnn提取，然后输出到支持向量机进行分类。好办法是什么？我已经检查了tensorflow2的文档，没有很好的解释。谁能指引我？
浏览 2提问于2019-12-27得票数 0
它使用自定义的Batch Norm层，如下所示： """ return super().call(x, training)
尽管我理解通常的批处理规范层在训练和推理过程中是如何工作的
浏览 6提问于2021-09-02得票数 0
为了节省训练时间，我通过设置lr_mult = 0冻结了较低(共享)的卷积层。我比较了使用冻结层和不使用冻结层的迭代时间，发现没有显著差异。在Caffe中，是否仍然计算lr_mult = 0的这些层的渐变？
浏览 1提问于2018-04-18得票数 3
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我在bert情感分析中发现了这段代码，其中删除了未使用的层，添加了更新可训练变量/可训练权重，我正在寻找显示BERT中不同层的文档，我们如何删除未使用的层，添加权重等。但是，我找不到任何相关文档。bert_path=BERT_PATH, max_seq_length=MAX_SEQ_LENGTH, n_fine_tune_encoders=10) 谁能告诉我在哪里可以找到资源来学习bert中的不同层，如何删除一些层，添加权重，需要微调多少层，等等？
浏览 72提问于2021-09-20得票数 0
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