我想在Keras中冻结一个预先训练的网络。我在文档中找到了base.trainable = False。但是我不明白它是如何工作的。
通过len(model.trainable_weights)，我发现自己有30个可训练的砝码。这个怎么可能？网络显示可训练的参数总数：16,812,353。
冻结后，我有4个可训练的砝码。
也许我不明白参数和权重之间的区别。不幸的是，我是深度学习的初学者。也许有人可以帮助我。
答案 0 :(得分：2)
Keras Model是trainable by default-您有两种冻结所有重量的方法：
model.trainable = False 之前编译模型for layer in model.layers: layer.trainable = False-编译前后均可（1）必须在编译之前完成，因为Keras在编译时会将model.trainable作为布尔标志，并在后台执行（2）。完成以上任一操作后，您应该看到：
print(model.trainable_weights)
# []
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