1. 获取预训练权重 首先,你需要找到适用于EfficientNetV2的预训练权重。这些权重通常可以在官方发布页面、GitHub仓库或其他可靠的资源中找到。 2. 加载预训练模型 使用深度学习框架提供的加载函数(如TensorFlow的tf.keras.models.load_model或PyTorch的torch.load),将预训练权重加载到你的模型中。确保在加载过程中正确处...
前面我们理解了如何保存和恢复模型,很多时候,我们希望使用一些已经训练好的模型,如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。这时候,我们可能需要获取训练好的模型中的一些中间结果值,可以通过graph.get_tensor_by_name('w1:0')来获取,注意w1:0是tensor的name。 假设我们有一个简单的网络模型,代码如下: import tensor...
1. 获取预训练权重 首先,你需要找到适用于EfficientNetV2的预训练权重。这些权重通常可以在官方发布页面、GitHub仓库或其他可靠的资源中找到。 2. 加载预训练模型 使用深度学习框架提供的加载函数(如TensorFlow的tf.keras.models.load_model或PyTorch的torch.load),将预训练权重加载到你的模型中。确保在加载过程中正确处...