对已经训练好的CNN多任务模型实现迁移学习，在python中实现流程图

在Python中实现已训练好的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的多任务迁移学习通常涉及以下几个步骤：

1. **加载预训练模型**：
使用深度学习库如Keras或PyTorch，从像TensorFlow Hub、ImageNet等资源下载预训练的CNN模型，比如VGG16、ResNet或Inception系列。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16

# 加载预训练的VGG16模型（不包含顶部的全连接层）
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

2. **冻结基础层**：
在开始微调之前，为了防止在新任务上训练过深的特征导致原有信息丢失，可以选择将基础层设置为不可训练。

for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

3. **添加新任务层**：
在预训练模型的顶部添加适合新任务的新层，比如几个全连接层、分类层或回归层。

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)  # 或者尝试其他池化操作
x = Dense(512, activation='relu')(x)  # 添加一层全连接层
output = Dense(num_tasks, activation='softmax')  # 根据新任务调整输出节点数
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

4. **编译模型**：
配置优化器、损失函数以及评估指标。如果新任务是分类，可以使用交叉熵作为损失；如果是回归，选择均方误差。

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

5. **解冻部分层**：
如果需要让模型在新数据集上学习一些特定的低级特征，可以解冻一部分基础层并训练。

num_frozen_layers = len(base_model.layers) - 2  # 例如只解冻最后两层
for i in range(num_frozen_layers):
    model.layers[i].trainable = True

6. **准备数据**：
准备用于迁移学习的数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集，并应用适当的预处理步骤。

7. **训练模型**：
开始训练新模型，通常通过`fit_generator`或`fit`函数完成。

history = model.fit(data_train, labels_train,
                    validation_data=(data_val, labels_val),
                    epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

8. **评估模型**：
使用测试集评估模型性能。