开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用训练好的模型层在keras中创建另一个模型

在Keras中，可以使用训练好的模型层来创建另一个模型。这种技术被称为迁移学习，它允许我们利用已经训练好的模型的特征提取能力，以加快新模型的训练速度和提高性能。

创建另一个模型的步骤如下：

导入所需的库和模块：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

加载已经训练好的模型：

base_model = keras.applications.XXX(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(height, width, channels))

在这里，XXX是一个已经训练好的模型，比如ResNet50、VGG16等。weights='imagenet'表示加载预训练的权重，include_top=False表示不包含顶层的全连接层，input_shape是输入图像的形状。

冻结已加载的模型的权重，以防止在训练过程中更新它们：

base_model.trainable = False

创建新的模型，并在其顶部添加自定义的全连接层：

inputs = keras.Input(shape=(height, width, channels))
x = base_model(inputs, training=False)
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
outputs = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
model = keras.Model(inputs, outputs)

在这里，num_classes是新模型的输出类别数。

编译和训练新模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)

在这里，train_dataset和val_dataset是训练和验证数据集。

这样，我们就可以使用训练好的模型层在Keras中创建另一个模型。这种方法可以节省大量的训练时间，并且在数据集较小的情况下也能获得不错的性能。对于推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考腾讯云的官方文档或咨询腾讯云的客服人员。

相关搜索:keras模型中卷积层的可视化 TensorFlow，Keras:替换预训练模型中的激活层使用keras模型中的预测作为另一个keras模型中的层使用load_weights()在预先训练好的权重上训练keras模型使用内部层的输出来拟合Keras模型？在C中使用预先训练好的pytorch模型？在Golang的Tensorflow中使用嵌入层打开Keras模型在Keras中使用快速文本预训练模型作为嵌入层在Keras序列模型中添加TimeDistributed(密集)层时的AssertionError 如何使用tf.keras.Model.summary来查看父模型中的子模型的层？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Tensorflow2——使用预训练网络进行迁移学习（Vgg16）

想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。

03

RNN示例项目：详解使用RNN撰写专利摘要

我第一次尝试研究RNN时，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后（头疼的要死），我在Python深度学习中发生了以下这段话：

01

VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目

文件结构及意义 VGG16_model：存放训练好的VGG16模型——vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

01

为什么要用 PyTorch、TensorFlow 框架

并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。

02

Keras中神经网络模型的5阶段生命周期

使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。

09

掌握深度学习，为什么要用PyTorch、TensorFlow框架？

【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。

01

使用Python实现深度学习模型：迁移学习与领域自适应教程

迁移学习和领域自适应是深度学习中的两个重要概念。迁移学习旨在将已在某个任务上训练好的模型应用于新的任务，而领域自适应则是调整模型以适应不同的数据分布。本文将通过一个详细的教程，介绍如何使用Python实现迁移学习和领域自适应。

01

浅谈Keras中shuffle和validation_split的顺序

模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集

02

请谨慎使用预训练的深度学习模型

看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？

01

深度学习中的模型修剪

本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。精心修剪的网络会使其压缩版本更好，并且它们通常变得适合设备上的部署。

02

4个计算机视觉领域用作迁移学习的模型

我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。

04

迁移学习之快速搭建【卷积神经网络】

卷积神经网络概念认识：https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928

04

一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三

【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇：一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

02

一个超强算法模型，CNN ！！

大概介绍下：MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学习示例。我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。

01

【DL笔记10】迁移学习——光明正大“窃取”他人成果

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

03

使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式

对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别，下面来说说实现方法及注意事项。

02

Keras和PyTorch的视觉识别与迁移学习对比

在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。

04

使用腾讯云搭建Transformer模型训练环境

本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。

01

keras得到每层的系数方式

使用训练好的模型进行预测的时候，为分析效果，通常需要对特征提取过程中的特征映射做可视化操作

04

用Keras从零开始6步骤训练神经网络

本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。

02

在Keras+TF环境中，用迁移学习和微调做专属图像识别系统

图1：CompCars数据集的示例图像，整个数据集包含163家汽车制造商，1713种车型王小新编译自 Deep Learning Sandbox 量子位出品 | 公众号 QbitAI 量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章，介绍了如何用Keras+TF，来实现ImageNet数据集日常对象的识别。但是，你要研究的物体，往往不在那个列表中。我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、识别各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影像下判定肺部疾病的类型，这时候该怎么办？ Greg Chu

05

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章使用RNN和CNN处理序列

第10章使用Keras搭建人工神经网络第11章训练深度神经网络第12章使用TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列 [第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章强化学习] [第19章规模化训练和部署TensorFlow模型]

01

keras中文doc之三

前面介绍了keras文档一二 keras中文文档， keras中文-快速开始Sequential模型

02

将深度学习模型部署为web应用有多难？答案自己找

虽然创建一个机器学习项目很酷，但你最终往往还是希望其他人能够看到自己的成果。当然，你可以将整个项目放在 GitHub 上，但是，你的祖父母估计很难看明白。因此，我们想要做的是，将深度学习模型部署成一个任何人都可以访问的 web 应用程序。

04

【深度学习】迁移学习理论与实践

在深度学习模型日益庞大的今天，并非所有人都能满足从头开始训练一个模型的软硬件条件，稀缺的数据和昂贵的计算资源都是我们需要面对的难题。迁移学习（Transfer Learning）可以帮助我们缓解在数据和计算资源上的尴尬。作为当前深度学习领域中最重要的方法论之一，迁移学习有着自己自身的理论依据和实际效果验证。

02

Kaggle 植物幼苗分类大赛优胜者心得

在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。众所周知，Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上，统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型，这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受，是因为对于同一个预测建模任务来说，可能存在无数种解决策略，但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]

03

图像分类比赛中，你可以用如下方案举一反三

雷锋网 AI 研习社按，在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社将原文编译整理如下。

04

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。

01

机器学习者必知的 5 种深度学习框架

本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With，作者为James Le。

03

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习

（第二部分：深度学习）第10章使用Keras搭建人工神经网络第11章训练深度神经网络第12章使用TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章强化学习] [第19章规模化训练和部署TensorFlow模型]

02

从cifar10分类入门深度学习图像分类（Keras）

之前需要做一个图像分类模型，因为刚入门，拿cifar10数据集练了下手，试了几种优化方案和不同的模型效果，这里就统一总结一下这段学习经历。

01

基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标，能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。

02

Keras迁移学习

简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。

01

深度学习框架：Pytorch与Keras的区别与使用方法

我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法，我们接下来要定义一个神经网络，包括一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，这些层都是线性的，给隐藏层添加一个激活函数Relu，给输出层添加一个Sigmoid函数

01

TensorFlow.js、迁移学习与AI产品创新之道

TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ：采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。摘要：本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解，迁移学习技术的实践应用，全文从技术聊到产品的玩法，设计师／产品经理只有懂得技术的新特性，才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化，研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。阅读本文需要有 tensorf

04

TensorFlow.js、迁移学习与AI产品创新之道

TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ：

使用Python实现深度学习模型：模型部署与生产环境应用

深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果，更重要的是将模型部署到生产环境，使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用，包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。

01

你用什么方法调试深度神经网络？这里有四种简单的方式哦

当你花了几个星期构建一个数据集、编码一个神经网络并训练好了模型，然后发现结果并不理想，接下来你会怎么做？

03

自己动手做一个识别手写数字的web应用01

最近在深入地学习keras，发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的，很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务，为web及app提供服务。于是，我决定把学习的过程完整的记录下来，帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。用到的技术： keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。第一篇介绍开发环境--训练模型--保存至本地；第二篇介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片；第三篇介绍用Flask整合keras训练好的模型，并开发后端服务；第四篇介绍前端we

08

卷积神经网络究竟做了什么？

神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。

08

教程 | 使用Keras实现多输出分类：用单个模型同时执行两个独立分类任务

之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类（multi-label classification），参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类（multi-output classification）。

03

第10章使用Keras搭建人工神经网络·精华代码

电脑上看效果好，不用左右滑屏。都调好了，复制粘贴就可以在PyCharm里直接跑起来。 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要安装和引入的包有tensorflow\pandas\numpy\matplotlib\scikit-learn # 使用pip安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow pandas matplotlib scikit-learn import numpy as

04

完美解决keras保存好的model不能成功加载问题

前两天调用之前用keras（tensorflow做后端）训练好model，却意外发现报错了！！之前从来没有过报错！！错误内容粘贴如下：

02

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章使用Keras搭建人工神经网络

下载本书代码和电子书：https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc

03

从零开始学keras（八）

想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络（pretrained network）是一个保存好的网络，之前已在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。举个例子，你在 ImageNet 上训练了一个网络（其类别主要是动物和日常用品），然后将这个训练好的网络应用于某个不相干的任务，比如在图像中识别家具。这种学到的特征在不同问题之间的可移植性，是深度学习与许多早期浅层学习方法相比的重要优势，它使得深度学习对小数据问题非常有效。

01

TensorFlow 2.0入门

谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。

03

Deep learning with Python 学习笔记（3）

想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络，之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好

02

TensorFlow 基础学习 - 2

让我们来看这样一个场景，让计算机识别不同的服装用品(有提包、鞋子、裤子等10类物品)。我们将用包含10种不同类型的物品图片的数据集来训练一个神经元网络，实现分类。

01

初探 TensorFlow.js

在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。

07

掌声送给TensorFlow 2.0！用Keras搭建一个CNN | 入门教程

2019 年 3 月 6 日，谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到，本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器，以及新版本中的新增内容，包括：

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭