文件名称:
解决Keras TensorFlow 混编中 trainable=False设置无效问题
开发工具:
文件大小: 49kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明:这是最近碰到一个问题,先描述下问题:
首先我有一个训练好的模型(例如vgg16),我要对这个模型进行一些改变,例如添加一层全连接层,用于种种原因,我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化器,默认情况下对所有tf.trainable_variables()进行权值更新,问题就出在这,明明将vgg16的模型设置为trainable=False,但是tf的优化器仍然对vgg16做权值更新
以上就是问题描述,经过谷歌百度等等,终于找到了解决办法,下面我们一点一点的来复原整个问题。
trainable=False 无效
首先,我们导入训练好的模型vgg16,对其设置成trainable=F
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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