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python - 在没有高级 API 的情况下重新训练 CNN

问题描述

摘要：我正在尝试在不使用高级 API 的情况下为 MNIST 重新训练一个简单的 CNN。我已经通过重新训练整个网络成功地做到了这一点，但我目前的目标是只重新训练最后一两个全连接层。

到目前为止的工作： 假设我有一个具有以下结构的 CNN

我的目标是重新训练最后一个全连接层或最后两个全连接层。

卷积层的示例：

W_conv1 = tf.get_variable("W", [5, 5, 1, 32],
      initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=np.sqrt(2.0 / 784)))
b_conv1 = tf.get_variable("b", initializer=tf.constant(0.1, shape=[32]))
z = tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
z += b_conv1
h_conv1 = tf.nn.relu(z + b_conv1)

全连接层的示例：

input_size = 7 * 7 * 64
W_fc1 = tf.get_variable("W", [input_size, 1024], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=np.sqrt(2.0/input_size)))
b_fc1 = tf.get_variable("b", initializer=tf.constant(0.1, shape=[1024]))
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

我的假设：在新数据集上执行反向传播时，我只需确保我的权重 W 和 b（来自 W*x+b）在非全连接层中是固定的。

关于如何做到这一点的第一个想法：保存 W 和 b，执行反向传播步骤，并用我不想更改的层中的旧 W 和 b 替换新的 W 和 b。

我对第一种方法的想法：

我的问题：

PS完全了解如何使用高级 API 来做到这一点。示例：https ://towardsdatascience.com/how-to-train-your-model-dramatically-faster-9ad063f0f718 。只是不想让神经网络变魔术，我想知道实际发生了什么

标签： pythontensorflowneural-networkpre-trained-model

解决方案

优化器的最小化函数有一个可选参数，用于选择要训练的变量，例如：

optimizer_step = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate, momentum, name='MomentumOptimizer').minimize(loss, var_list=training_variables)

您可以使用 tf.trainable_variables() 获取要训练的层的变量：

vars1 = tf.trainable_variables()

# FC Layer
input_size = 7 * 7 * 64
W_fc1 = tf.get_variable("W", [input_size, 1024], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=np.sqrt(2.0/input_size)))
b_fc1 = tf.get_variable("b", initializer=tf.constant(0.1, shape=[1024]))
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

vars2 = tf.trainable_variables()

training_variables = list(set(vars2) - set(vars1))

编辑：实际上，在这种情况下，使用 tf.trainable_variables 可能是矫枉过正，因为你有 W_fc1 和 b_fc1 直接。例如，如果您使用 tf.layers.dense 创建了一个密集层，这将很有用，您不会显式地拥有变量。

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