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Tensorflow,当一些新的层被添加时,我如何恢复模型?

在TensorFlow中,当一些新的层被添加时,可以通过以下步骤来恢复模型:

  1. 加载已经训练好的模型:使用tf.keras.models.load_model()函数加载已经训练好的模型。该函数会返回一个模型对象。
  2. 创建新的模型:使用tf.keras.Sequential()或者tf.keras.Model()创建一个新的模型对象。这个新的模型对象应该包含之前已经训练好的模型中的所有层,以及添加的新层。
  3. 复制权重:通过遍历之前已经训练好的模型的层,并将其权重复制到新的模型的对应层中。可以使用get_weights()set_weights()函数来实现权重的复制。
  4. 冻结之前的层:如果需要保持之前的层的权重不变,可以将它们设置为不可训练,即将其trainable属性设置为False
  5. 编译模型:根据需要,使用compile()函数对新的模型进行编译,设置损失函数、优化器和评估指标。
  6. 继续训练模型:使用新的数据集对新的模型进行训练,可以使用fit()函数进行训练。

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