TensorFlow2.0实战:Cats vs Dogs
这意味着在训练过程中,我们只会训练新添加到顶部的网络层,而在网络底部的权重值不会发生变化。一旦我们执行了数据划分,我们就开始计算训练样本数量,然后调用辅助函数来为训练准备数据。我们一旦创建了这些模型,我们就需要修改这些模型顶部的网络层,使之适用于我们的具体问题。由于我们只训练了顶部的几层网络,而不是整个网络,所以训练这三个模型只用了几个小时。在我们开始整个训练过程之前,让我们思考一下,这些模型的大部头其实已经被训练过了。在这之后,我们需要做的仅仅是实例化这个类的对象,然后载入数据即可。