tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式

1. 简介

TensorFlow是一个非常受欢迎的深度学习框架，提供了许多构建和训练机器学习模型的工具和库。其中，tensorflow estimator是TensorFlow的高级API之一，它提供了一种更简单、更高级的方式来定义、训练和评估模型。本文将重点介绍使用tensorflow estimator的hook来实现finetune的方法。

2. 什么是finetune

Finetune指的是在一个已经训练过的模型基础上，使用新的训练数据集对模型进行微调。通常情况下，我们会选择一个在大规模数据集上预训练过的模型作为基础模型，然后根据自己的任务和数据集进行finetune。这样的做法可以大大减少训练时间，同时还能够获得较好的预测性能。

3. 使用tensorflow estimator进行finetune

3.1 创建Estimator

在使用tensorflow estimator进行finetune之前，首先需要创建一个Estimator对象。Estimator是tensorflow estimator的核心概念，它负责定义模型的结构，损失函数和优化器等。在finetune过程中，我们需要使用一个预训练过的模型作为基础模型，因此可以使用TensorFlow Hub来方便地加载预训练模型。

下面是创建Estimator的示例代码：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
# 加载预训练模型
pretrained_model = "https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2"
hub_module = hub.KerasLayer(pretrained_model, trainable=False)
# 创建Estimator
estimator = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=model_fn,
    model_dir=model_dir,
    config=config,
    params=params
)

在上述代码中，pretrained_model参数指定了要加载的预训练模型，我们选择了一个来自TensorFlow Hub的MobileNet V2模型。trainable参数设为False表示我们只使用该模型的特征提取部分，并不训练它。

model_fn指定了用于创建模型的函数，model_dir参数指定了模型保存的路径，config和params参数分别用于配置Estimator的运行环境和传递其他的参数。