Keras: model实现固定部分layer,训练部分layer操作

①将模型拆分为两个模型，一个为前面的notop部分，一个为最后三层，然后利用model的trainable属性设置只有后一个model训练，最后将两个模型合并起来。②不用拆分，遍历模型的所有层，将前面层的trainable设置为False即可。因为容易出错。。。②加载notop参数时注意by_name=True.设置冻结层有两种方式。在网络搭建完成时，遍历model.layer,然后将layer.trainable设置为False:也可以根据layer.name来确定哪些层需要冻结,例如冻结最后一层和RNN层：可以在实例化之后将网络层的 trainable 属性设置为 True 或 False。这是一个例子在网络搭建时，可以考虑最后一个分类层命名和分类数量关联，这样当费雷数量方式变化时，model.load_weight不会加载最后一层