Keras: model实现固定部分layer,训练部分layer操作
需求：Resnet50做调优训练，将最后分类数目由1000改为500。
问题：网上下载了resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5，更改了Resnet50后，由于所有层均参加训练，导致训练速度慢。实际上只需要训练最后3层，前面的层都不需要训练。
解决办法：
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。代码如下：
forlayerinmodel.layers[:-3]: print(layer.trainable) layer.trainable=False
注意事项：
①尽量不要这样：
layers.Conv2D(filters1,(1,1),trainable=False)(input_tensor)
因为容易出错。。。
②加载notop参数时注意by_name=True.
补充知识：Keras关于训练冻结部分层
设置冻结层有两种方式。
（不推荐）是在搭建网络时，直接将某层的trainable设置为false，例如:
layers.Conv2D(filters1,(1,1),trainable=False)(input_tensor)
在网络搭建完成时，遍历model.layer,然后将layer.trainable设置为False:
#冻结网络倒数的3层 forlayerinmodel.layers[:-3]: print(layer.trainable) layer.trainable=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：
forlayerinmodel.layers:
layerName=str(layer.name)
iflayerName.startswith("RNN_")orlayerName.startswith("Final_"):
layer.trainable=False
可以在实例化之后将网络层的trainable属性设置为True或False。为了使之生效，在修改trainable属性之后，需要在模型上调用compile()。
这是一个例子
x=Input(shape=(32,)) layer=Dense(32) layer.trainable=False y=layer(x) frozen_model=Model(x,y) #在下面的模型中，训练期间不会更新层的权重 frozen_model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse') layer.trainable=True trainable_model=Model(x,y) #使用这个模型，训练期间`layer`的权重将被更新 #(这也会影响上面的模型，因为它使用了同一个网络层实例) trainable_model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse') frozen_model.fit(data,labels)#这不会更新`layer`的权重 trainable_model.fit(data,labels)#这会更新`layer`的权重
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(“weight.h5”，by_name=True)不会加载最后一层
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