MXnet微调保存模型

MXNet是一个深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。微调是指在已经训练好的模型基础上，通过对新数据进行少量训练来适应新任务或新数据集。

保存模型是将训练好的模型参数和结构保存到磁盘上，以便后续使用或分享给他人。MXNet提供了多种保存模型的方法，包括保存整个模型、仅保存模型参数、以及保存模型结构等。

MXNet微调保存模型的步骤如下：

1. 加载预训练模型：首先，需要加载一个预训练的模型作为基础模型。MXNet提供了一些预训练的模型，可以从MXNet模型库或其他来源获取。
2. 修改模型结构：根据新任务或新数据集的需求，可能需要对模型结构进行修改。可以添加、删除或替换模型的层，以适应新任务的要求。
3. 冻结部分参数：通常情况下，我们会冻结一部分参数，即保持其不可训练。这是因为预训练模型已经在大规模数据上进行了训练，其中的参数已经具有较好的特征提取能力，只需要微调部分参数即可。
4. 定义新任务的输出层：根据新任务的要求，定义一个新的输出层。这个输出层通常是一个全连接层，其输出节点数等于新任务的类别数。
5. 设置训练参数：设置微调过程中的训练参数，如学习率、优化器等。
6. 进行微调训练：使用新任务的数据集对模型进行微调训练。可以根据需要设置训练的轮数和批次大小等。
7. 保存微调后的模型：在微调训练完成后，将微调后的模型保存到磁盘上，以便后续使用或分享给他人。

MXNet提供了gluoncv.model_zoo模块，其中包含了一些常用的预训练模型和微调方法。可以使用该模块来加载预训练模型、修改模型结构、冻结参数、定义新任务的输出层，并进行微调训练和保存模型。