MobileNet
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如何在使用MoXing进行MobileNet TensorFlow模型训练时实现增量学习?
在使用MoXing进行增量训练时,可以加载已保存的模型参数,然后继续训练。具体步骤如下:,,1. 加载已保存的模型参数;,2. 设置优化器和损失函数;,3. 使用新的数据集进行训练。,,示例代码:,,“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)),“