¿Cómo cargo algunos parámetros bien entrenados durante el entrenamiento laboral?

Durante el entrenamiento de trabajo, algunos parámetros necesitan ser cargados desde un modelo pre-entrenado para inicializar el modelo actual. Puede utilizar los siguientes métodos para cargar los parámetros:

1. Consulte todos los parámetros mediante el siguiente código.

   from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags
   print(mox_flags.get_help())

2. Especifique los parámetros que se van a restaurar durante la carga del modelo. checkpoint_include_patterns es el parámetro que necesita ser restaurado, y checkpoint_exclude_patterns es el parámetro que no necesita ser restaurado.

   checkpoint_include_patterns: Variables names patterns to include when restoring checkpoint. Such as: conv2d/weights.
   checkpoint_exclude_patterns: Variables names patterns to include when restoring checkpoint. Such as: conv2d/weights.

3. Especifique una lista de parámetros que se van a entrenar. trainable_include_patterns es una lista de parámetros que necesitan ser entrenados, y trainable_exclude_patterns es una lista de parámetros que no necesitan ser entrenados.

   --trainable_exclude_patterns: Variables names patterns to exclude for trainable variables. Such as: conv1,conv2.
   --trainable_include_patterns: Variables names patterns to include for trainable variables. Such as: logits.