在深度學(xué)習(xí)中，遷移學(xué)習(xí)經(jīng)常被使用，在大數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型遷移到特定的任務(wù)，往往需要保持模型參數(shù)不變，而微調(diào)與任務(wù)相關(guān)的模型層。

創(chuàng)新互聯(lián)建站成立以來不斷整合自身及行業(yè)資源、不斷突破觀念以使企業(yè)策略得到完善和成熟，建立了一套“以技術(shù)為基點，以客戶需求中心、市場為導(dǎo)向”的快速反應(yīng)體系。對公司的主營項目，如中高端企業(yè)網(wǎng)站企劃 / 設(shè)計、行業(yè) / 企業(yè)門戶設(shè)計推廣、行業(yè)門戶平臺運營、成都app軟件開發(fā)、成都做手機(jī)網(wǎng)站、微信網(wǎng)站制作、軟件開發(fā)、遂寧服務(wù)器托管等實行標(biāo)準(zhǔn)化操作，讓客戶可以直觀的預(yù)知到從創(chuàng)新互聯(lián)建站可以獲得的服務(wù)效果。

本文主要介紹，使用tensorflow部分更新模型參數(shù)的方法。

1. 根據(jù)Variable scope剔除需要固定參數(shù)的變量

def get_variable_via_scope(scope_lst):
  vars = []
  for sc in scope_lst:
    sc_variable = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,scope=scope)
    vars.extend(sc_variable)
  return vars
 
trainable_vars = tf.trainable_variables()
no_change_scope = ['your_unchange_scope_name']
 
no_change_vars = get_variable_via_scope(no_change_scope)
 
for v in no_change_vars:
  trainable_vars.remove(v)
 
grads, _ = tf.gradients(loss, trainable_vars)
 
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(lr)
 
train_op = optimizer.apply_gradient(zip(grads, trainable_vars), global_step=global_step)

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

當(dāng)前文章：Tensorflow實現(xiàn)部分參數(shù)梯度更新操作-創(chuàng)新互聯(lián)
本文地址：http://www.aaarwkj.com/article16/dpgsdg.html

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