我目前正在构建一个使用迁移学习来分类图像的CNN。在我的模型中，有一个使用EfficientNet的tensorflow-hub KerasLayer来创建特征向量。
我的代码如下：
model = models.Sequential([hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/efficientnet/b7/feature-vector/1", trainable=True), # Trainablelayers.Dropout(DROPOUT),layers.Dense(NEURONS_PER_LAYER, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(REG_LAMBDA), activation=ACTIVATION),layers.Dropout(DROPOUT),layers.Dense(NEURONS_PER_LAYER, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(REG_LAMBDA), activation=ACTIVATION),layers.Dropout(DROPOUT),layers.Dense(NEURONS_PER_LAYER, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(REG_LAMBDA), activation=ACTIVATION),layers.Dropout(DROPOUT),layers.Dense(NEURONS_PER_LAYER, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(REG_LAMBDA), activation=ACTIVATION),layers.Dropout(DROPOUT),layers.Dense(1, activation="sigmoid")])我可以冻结或解冻整个KerasLayer，但似乎找不到办法只冻结早期层并微调更高级的部分。谁能帮帮我？
回答：
你可以通过使用layer.trainable = False来冻结整个层。如果你碰巧加载整个模型或从头开始创建模型，你可以使用这个循环来找到特定的层进行冻结。
# 加载模型或创建模型model = Model(...)# 首先你打印出模型概要model.summary()# 你会得到类似这样的结果''' Model: "sequential_2"_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================inception_resnet_v2 (Model) (None, 2, 2, 1536) 54336736 _________________________________________________________________flatten_2 (Flatten) (None, 6144) 0 _________________________________________________________________dropout_2 (Dropout) (None, 6144) 0 _________________________________________________________________dense_8 (Dense) (None, 2048) 12584960 _________________________________________________________________dense_9 (Dense) (None, 1024) 2098176 _________________________________________________________________dense_10 (Dense) (None, 512) 524800 _________________________________________________________________dense_11 (Dense) (None, 17) 8721 ================================================================='''# 这是用于冻结特定层（本例中是dense_10）的循环for layer in model.layers: # 通过名称选择层 if layer.name == 'dense_10': layer.trainable = False# 对于那个hub层，你需要在模型之外创建hub层，以便更容易访问# 我的Inception层inception_layer = keras.applications.InceptionResNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(128, 128, 3))# 创建模型model.add(inception_layer)# 同样的技巧inception_layer.summary()# 这是上面示例中的相同循环for layer in inception_layer.layers: # 通过名称选择层 if layer.name == 'block8_10_conv': layer.trainable = False