Как я могу применить трансферное обучение, используя tflearn, когда предварительно обученные веса находятся в массиве / списке? - PullRequest
Новая
       27

Как я могу применить трансферное обучение, используя tflearn, когда предварительно обученные веса находятся в массиве / списке?

0 голосов
/ 26 апреля 2019

Фон

Я обучаю модели классификации CNN.Различия между исходными версиями сети и моими реализациями заключаются в том, что количество выходных классов будет значительно уменьшено.

Текущая реализация

В настоящее время я не использую какое-либо обучение переносу.Модель обучается с помощью: 

network = ...
model = tflearn.DNN(network, checkpoint_path='model_resnet',
                    max_checkpoints=1, tensorboard_verbose=2,
                    tensorboard_dir='log')

model.fit({'input': training_x}, {'targets': training_y}, n_epoch=10,
          validation_set=({'input': test_x}, {'targets': test_y}), 
          show_metric=True, run_id='model_resnet')

Вопрос

Перед тем, как позвонить model.fit(), как я могу применить веса предварительно обученного CNN к моей вариации, при условии, что у меня есть предварительно обученныйвесовые коэффициенты в структуре данных (например, массива numpy)?
* Весовые коэффициенты были , а не , сохраненные model.save()

...