Keras 中的“model.trainable = False”是什么意思？

Question

我想冻结 Keras 中的预训练网络。 我在文档中找到base.trainable = False 。 但我不明白它是如何工作的。 使用len(model.trainable_weights)我发现我有 30 个可训练的权重。 这个怎么可能？ 该网络显示总可训练参数：16,812,353。 冷冻后，我有 4 个可训练的重量。 也许我不明白参数和重量之间的区别。 不幸的是，我是深度学习的初学者。 也许有人可以帮助我。

Answer 1

默认情况下，Keras Model是可训练的 - 您有两种冻结所有权重的方法：

1. model.trainable = False在编译 model 之前
2. for layer in model.layers: layer.trainable = False - 在编译之前和之后工作

(1) 必须在编译前完成，因为 Keras 在编译时将model.trainable视为 boolean 标志，并在后台执行 (2)。 完成上述任一操作后，您应该会看到：

print(model.trainable_weights)
# [] 

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