如何使用预训练权重并冻结
时间: 2024-02-21 16:30:12 浏览: 18
使用预训练权重并冻结的步骤如下:
1. 下载预训练模型的权重。例如,对于GPT-2模型,可以从HuggingFace Transformers库中下载权重。
2. 加载预训练权重到您的模型中。在Keras中,您可以使用load_weights()方法来加载权重。
3. 冻结模型的权重。在Keras中,您可以使用trainable属性来冻结权重。将trainable属性设置为False将使权重不可训练。
以下是一个示例代码,演示如何使用预训练权重并冻结:
```python
import transformers
import tensorflow as tf
# 下载预训练模型的权重
model = transformers.TFGPT2Model.from_pretrained('gpt2')
# 冻结权重
model.trainable = False
# 构建模型
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int64)
outputs = model(inputs)[0]
model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
```
在这个例子中,我们使用了HuggingFace Transformers库中的TFGPT2Model类加载了GPT-2模型的预训练权重。然后,我们将模型的trainable属性设置为False来冻结权重。最后,我们使用输入和输出构建了一个新的模型,并对其进行编译。