Tensorflow inceptionV3再培训多层

Question

我已经成功地使用Python2.7api为我自己的100个类重新培训了inceptionv3最终分类层，它给出了不错的结果，但不是特别好。在

我也有代码从零开始重新训练整个网络，如给定的here (google code)但这是资源和时间密集型的，我有40万张图像，所以不知道训练后的准确度。在

我想知道我是否可以重新训练最后几个完全连接的层，或者不仅仅是分类层，这样就可以在一定程度上提高准确性，而且在计算上也不需要太多的资源和时间。在

我试着找了很多，但什么也没找到。有可能我想做什么？我需要帮助。在

Answer 1

优化器查看“可训练变量”列表。可以使用tf.get_collection_ref(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)引用此数组。你应该可以修改它。只读版本是tf.trainable_variables。在

请注意，前一步（推理）总是要运行的，因此您必须支付该成本。如果您不希望这样，最简单的方法是运行推理，将输出保存到tf记录中，然后训练出这些预处理的数据样本。在