python，import moxing as mox，from tensorflow.keras import Model，from tensorflow.keras.optimizers import Adam，from tensorflow.keras.losses import CategoricalCrossentropy，，# 加载已保存的模型参数，model = mox.file.load_checkpoint_into_numpy_array('path/to/saved/model')，，# 设置优化器和损失函数，optimizer = Adam()，loss_fn = CategoricalCrossentropy()，，# 使用新的数据集进行训练，for inputs, targets in new_dataset:， with tf.GradientTape() as tape:， logits = model(inputs)， loss_value = loss_fn(targets, logits)， ， grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)， optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))，“使用MoXing进行增量训练
在使用MoXing构建模型时，如果对前一次的训练结果不满意，可以通过更改部分数据和标注信息后进行增量训练，以下是具体步骤：
1、修改mox.run参数：在完成标注数据或数据集的修改后，可以在mox.run中，修改log_dir参数，并新增checkpoint_path参数，其中log_dir参数建议设置为一个新的目录，checkpoint_path参数设置为上一次训练结果输出路径，如果是OBS目录，路径填写时建议使用obs://开头。
2、处理标签变化：如果标注数据中的标签发生了变化，在运行mox.run前先执行如下操作：
“`python
mox.set_flag(‘checkpoint_exclude_patterns’, ‘logits’)
“`
此语句需在mox.run之前运行，语句中的“logits”，表示根据不同网络中分类层权重的变量名，配置不同的参数，此处填写其对应的关键字。
3、获取内置网络关键字：如果使用的是MoXing内置网络，其对应的关键字需使用如下API获取：
“`python
import moxing.tensorflow as mox
model_meta = mox.get_model_meta(mox.NetworkKeys.RESNET_V1_50)
logits_pattern = model_meta.default_logits_pattern
print(logits_pattern)
“`
您也可以通过如下接口，获取MoXing支持的网络名称列表：
“`python
import moxing.tensorflow as mox
print(help(mox.NetworkKeys))
“`
示例代码
以下是一个具体的mox.run示例，展示了如何进行增量训练：
import moxing.tensorflow as mox
定义输入函数、模型函数、优化器函数等
input_fn = ...
model_fn = ...
optimizer_fn = ...
设置增量训练参数
log_dir = "new_log_directory" # 新的日志目录
checkpoint_path = "obs://previous_training_output/path" # 上一次训练结果输出路径
如果标签发生变化，执行如下操作
mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns', 'logits')
运行训练
mox.run(
input_fn=input_fn,
model_fn=model_fn,
optimizer_fn=optimizer_fn,
run_mode=flags.run_mode,
inter_mode=mox.ModeKeys.EVAL if use_eval_data else None,
log_dir=log_dir,
batch_size=batch_size_per_device,
auto_batch=False,
max_number_of_steps=max_number_of_steps,
log_every_n_steps=flags.log_every_n_steps,
save_summary_steps=save_summary_steps,
save_model_secs=save_model_secs,
checkpoint_path=checkpoint_path,
export_model=mox.ExportKeys.TF_SERVING
)
注意事项
确保log_dir和checkpoint_path参数正确设置，以避免覆盖之前的训练结果。
如果标签发生变化，务必在运行mox.run之前执行mox.set_flag语句。
根据实际需要调整其他训练参数，如batch_size、max_number_of_steps等。
通过以上步骤，您可以在使用MoXing时方便地进行增量训练，提高模型的性能和准确性。
| 步骤 | 说明 | 示例代码 |
| 1. 初始化模型 | 使用MoXing加载预训练的MobileNet模型。 | model = moxing.load(moxing_pretrained.MoXingPretrained.MOBILENETV2) |
| 2. 定义数据加载器 | 使用TensorFlow的tf.data.Dataset来创建数据加载器，并定义数据预处理步骤。 |
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).shuffle(buffer_size=buffer_size).batch(batch_size) |
| 3. 定义优化器和学习率调度器 | 选择合适的优化器，并设置学习率调度器。 | optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=initial_learning_rate) |
| 4. 定义损失函数 | 根据任务需求选择合适的损失函数。 | loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) |
| 5. 定义评估指标 | 根据任务需求选择合适的评估指标。 | metrics = [tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy')] |
| 6. 加载模型权重 | 使用tf.keras.models.load_model加载模型权重。 |
model.load_weights('path_to_weight.h5') |
| 7. 冻结预训练层 | 冻结MobileNet中的预训练层，防止在训练过程中更新。 | for layer in model.layers[:n_freeze_layers]: layer.trainable = False |
| 8. 编译模型 | 使用定义的优化器、损失函数和评估指标编译模型。 | model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=metrics) |
| 9. 训练模型 | 使用训练数据加载器训练模型。 | model.fit(train_dataset, epochs=epochs) |
| 10. 解冻层 | 在训练过程中，根据需要逐步解冻层，允许更新这些层的权重。 | for layer in model.layers[:n_freeze_layers]: layer.trainable = True |
| 11. 保存模型 | 训练完成后，保存模型权重。 | model.save_weights('path_to_weight.h5') |
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