本文主要是總結(jié)利用tensorflow實現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)的基本步驟。

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所謂遷移學(xué)習(xí)，就是將上一個問題上訓(xùn)練好的模型通過簡單的調(diào)整使其適用于一個新的問題。比如說，我們可以保留訓(xùn)練好的Inception-v3模型中所有的參數(shù)，只替換最后一層全連接層。在最后一層全連接層之前的網(wǎng)絡(luò)稱之為瓶頸層（bottleneck）。

持久化

首先需要簡單介紹下tensorflow中的持久化：在tensorflow中提供了一個非常簡單的API來保存和還原一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這個API就是tf.train.Saver類。當(dāng)采用該方法保存時會生成三個文件，一個文件是model.ckpt.meta，它保存了Tensorflow計算圖的結(jié)構(gòu)；第二個文件是model.ckpt，它保存了程序中每一個變量的取值；最后一個文件是checkpoint文件，這個文件中保存了一個目錄下所有模型文件列表。

保存圖

init_op = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
  sess.run(init_op)
  saver.save(sess, "model.ckpt")

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