在Keras中，“model.trainable = False”是什么意思？

Question

在Keras中，“model.trainable = False”是什么意思？

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我希望在Keras中冻结一个预训练的网络。我在文档中找到了base.trainable = False，但我不明白它是如何工作的。通过使用len(model.trainable_weights)，我发现我有30个可训练的权重。这怎么可能呢？该网络显示总共可训练参数：16,812,353。在冻结之后，我只剩下4个可训练的权重。也许我不理解参数和权重之间的区别。不幸的是，我是深度学习的初学者。或许有人可以帮帮我。

- glomba

1个回答

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原文链接

- OverLordGoldDragon · Accepted Answer

一个Keras模型默认是可训练的 - 你有两种方法来冻结所有权重:

model.trainable = False在编译模型之前
for layer in model.layers: layer.trainable = False - 可以在编译前后使用

(1) 必须在编译之前完成，因为Keras将model.trainable视为布尔标志，并在编译时执行（2）。完成上述任一操作后，您应该会看到：

print(model.trainable_weights)
# []

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