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在使用tensorflow来训练一个模型的时候,有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合,是否需要停止训练。
1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算,比如
def inference(input_): """ this is where you put your graph. the following is just an example. """ conv1 = tf.layers.conv2d(input_) conv2 = tf.layers.conv2d(conv1) return conv2 input_ = tf.placeholder() output = inference(input_) ... calculate_loss_op = ... train_op = ... ... with tf.Session() as sess: sess.run([loss, train_op], feed_dict={input_: train_data}) if validation == True: sess.run([loss], feed_dict={input_: validate_date})
这种方式很简单,也很直接了然。
2.但是,如果处理的数据量很大的时候,使用 tf.placeholder() 来载入数据会严重地拖慢训练的进度,因此,常用tfrecords文件来读取数据。
此时,很容易想到,将不同的值传入inference()函数中进行计算。
train_batch, label_batch = decode_train() val_train_batch, val_label_batch = decode_validation() train_result = inference(train_batch) ... loss = .. train_op = ... ... if validation == True: val_result = inference(val_train_batch) val_loss = .. with tf.Session() as sess: sess.run([loss, train_op]) if validation == True: sess.run([val_result, val_loss])
这种方式看似能够直接调用inference()来对验证数据进行前向传播计算,但是,实则会在原图上添加上许多新的结点,这些结点的参数都是需要重新初始化的,也是就是说,验证的时候并不是使用训练的权重。
3.用一个tf.placeholder来控制是否训练、验证。
def inference(input_): ... ... ... return inference_result train_batch, label_batch = decode_train() val_batch, val_label = decode_validation() is_training = tf.placeholder(tf.bool, shape=()) x = tf.cond(is_training, lambda: train_batch, lambda: val_batch) y = tf.cond(is_training, lambda: train_label, lambda: val_label) logits = inference(x) loss = cal_loss(logits, y) train_op = optimize(loss) with tf.Session() as sess: loss, _ = sess.run([loss, train_op], feed_dict={is_training: True}) if validation == True: loss = sess.run(loss, feed_dict={is_training: False})
使用这种方式就可以在一个大图里创建一个分支条件,从而通过控制placeholder来控制是否进行验证。
以上这篇tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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2024年10月03日
2024年10月03日
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