1. 實(shí)現(xiàn)ckpt文件保存的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法代碼
TensorFlow中，我們可以使用類來保存訓(xùn)練得到的ckpt文件。具體的代碼如下：```pythonimport tensorflow as tf 定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ... 創(chuàng)建Saver對(duì)象saver
TensorFlow中，我們可以使用類來保存訓(xùn)練得到的ckpt文件。具體的代碼如下：
```python
import tensorflow as tf
定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
...
創(chuàng)建Saver對(duì)象
saver ()
在訓(xùn)練過程中，保存ckpt文件
with () as sess:
訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
...
保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)到ckpt文件
(sess, '')
```
這段代碼會(huì)將當(dāng)前會(huì)話中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)保存到名為''的文件中。
2. 實(shí)現(xiàn)保存網(wǎng)絡(luò)相關(guān)方法代碼如下
在TensorFlow中，我們還可以將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)保存為一個(gè)pb文件，而不僅僅是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)。具體的代碼如下所示：
```python
import tensorflow as tf
定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
...
創(chuàng)建Saver對(duì)象
saver ()
在訓(xùn)練過程中，保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)到ckpt文件
with () as sess:
訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
...
保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)到ckpt文件
(sess, '')
導(dǎo)出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)為pb文件
_graph(_def, '.', 'model.pb', as_textFalse)
```
這段代碼會(huì)將當(dāng)前會(huì)話中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)保存到名為''的文件中，并將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)出為一個(gè)名為'model.pb'的pb文件。
3. 實(shí)現(xiàn)恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)的方法代碼
要恢復(fù)之前保存的ckpt文件中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，我們可以使用對(duì)象的restore方法。具體的代碼如下所示：
```python
import tensorflow as tf
創(chuàng)建Saver對(duì)象
saver ()
創(chuàng)建新的會(huì)話
with () as sess:
恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)
(sess, '')
使用恢復(fù)后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理或者繼續(xù)訓(xùn)練
...
```
這段代碼會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的會(huì)話，并根據(jù)給定的ckpt文件路徑恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，然后可以使用恢復(fù)后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理或者繼續(xù)訓(xùn)練。
4. 實(shí)現(xiàn)第二層網(wǎng)絡(luò)中的weights經(jīng)過多次迭代后是否固定的方法代碼
在TensorFlow中，我們可以通過設(shè)置trainable屬性來控制某些變量是否參與梯度更新。具體實(shí)現(xiàn)的代碼如下所示：
```python
import tensorflow as tf
定義第二層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重變量
weights (_normal(shape(...)))
定義其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
...
控制第二層權(quán)重是否參與梯度更新
trainable False 或者True，根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置
if trainable:
optimizer (learning_rate0.01).minimize(loss, var_list[weights])
else:
optimizer (learning_rate0.01).minimize(loss)
訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
with () as sess:
...
多次迭代后，判斷第二層權(quán)重是否固定
if trainable:
print("第二層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重在多次迭代后是可更新的")
else:
print("第二層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重在多次迭代后是固定的")
```
在這段代碼中，我們通過設(shè)置trainable變量的值來控制第二層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重是否參與梯度更新。如果trainable為True，則第二層權(quán)重可更新；如果trainable為False，則第二層權(quán)重固定不變。
5. 實(shí)現(xiàn)pb文件保存的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法代碼
除了保存ckpt文件，我們還可以將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保存為pb文件。具體的代碼如下所示：
```python
import tensorflow as tf
定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
...
創(chuàng)建GraphDef對(duì)象
graph_def _default_graph().as_graph_def()
將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保存為pb文件
_graph(graph_def, '.', 'model.pb', as_textFalse)
```
這段代碼會(huì)將默認(rèn)圖中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保存為名為'model.pb'的pb文件。
6. 實(shí)現(xiàn)保存網(wǎng)絡(luò)和weights的方法代碼
如果想同時(shí)保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)重，我們可以使用對(duì)象將網(wǎng)絡(luò)保存為ckpt文件，然后再將ckpt文件轉(zhuǎn)化為pb文件。具體的代碼如下所示：
```python
import tensorflow as tf
定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
...
創(chuàng)建Saver對(duì)象
saver ()
在訓(xùn)練過程中，保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)到ckpt文件
with () as sess:
訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
...
保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)到ckpt文件
(sess, '')
轉(zhuǎn)換ckpt文件為pb文件
_graph(_def, '.', 'model.pb', as_textFalse)
```
這段代碼會(huì)先將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)保存到名為''的ckpt文件中，然后將ckpt文件轉(zhuǎn)換為名為'model.pb'的pb文件。
7. 實(shí)現(xiàn)恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)對(duì)finetuning的方法代碼
在進(jìn)行finetuning時(shí)，我們可以先加載一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)。具體的代碼如下所示：
```python
import tensorflow as tf
創(chuàng)建Saver對(duì)象
saver ()
創(chuàng)建新的會(huì)話
with () as sess:
加載預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)
(sess, 'pretrained_')
修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（增加/替換最后一層等）
...
添加新的損失函數(shù)（例如針對(duì)新數(shù)據(jù)集的分類任務(wù)等）
...
定義優(yōu)化器和訓(xùn)練操作
...
進(jìn)行finetuning的訓(xùn)練過程
...
```
這段代碼會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的會(huì)話，并根據(jù)給定的預(yù)訓(xùn)練模型的ckpt文件路徑加載網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)。然后可以修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、添加新的損失函數(shù)等，最后進(jìn)行finetuning的訓(xùn)練過程。