Tensorflow 2.x: список поведения архитектуры модели / выбор частей модели с помощью индексов, как в Pytorch - PullRequest
Новая
       21

Tensorflow 2.x: список поведения архитектуры модели / выбор частей модели с помощью индексов, как в Pytorch

1 голос
/ 16 июня 2020

Можно ли имитировать поведение pytorch при выборе частей существующей модели с использованием индексов списка (для передачи обучения) в TF 2.x?

Пример:

В pytorch я могу возьмите первые семь слоев или архитектуру mobil enet v2 и используйте их в качестве основы для моей пользовательской архитектуры, например: 

class MyCustomNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(MyCustomNetwork, self).__init__()
        model_mobilenetv2 = mobilenet_v2(pretrained=True, cpu_mode=cpu_mode)

        # Take output features after layer 7 
        self.model_until_layer7 = model_mobilenetv2.features[:7]
        self.some_custom_layers = [...]


    def forward(self, x):
        x = self.model_until_layer7(x)
        x = self.some_custom_layers(x)
        return x

Я знаю TF пример обучения передачи , но это только позволяет использовать заголовок mobilenet_v2, а не вырезать после произвольных слоев

...