1. 背景介绍
TensorFlow是谷歌开源的深度学习框架，它的设计是为了让研究人员更加简单地创建、训练和部署机器学习模型。由于它的强大性能和广泛的应用场景，越来越多的人开始学习和使用TensorFlow。
在深度学习领域，模型训练是一个很关键的环节。而finetune的思想是基于已有的经过训练的模型，在其基础上进行微调，以便更好地适应新的任务。
2. 继续训练已有模型
在TensorFlow中，我们可以通过加载已有的模型并在其基础上继续训练，从而实现finetune。这是一个非常方便且高效的方法，可以加快模型训练的速度，同时还能提高模型的准确率。
2.1 加载已有模型
在TensorFlow中，我们可以使用tf.keras.models.load_model()函数加载已有的模型。这个函数可以读取之前用tf.keras.models.save_model()函数保存的模型文件，并返回对应的模型对象。
import tensorflow as tf
# 加载已有的模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
2.2 继续训练模型
在加载模型之后，我们可以使用与训练新模型相同的方式来继续训练已有模型，这里我们使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint回调函数来保存模型，以便在需要的时候恢复。
import tensorflow as tf
# 加载已有的模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
# 继续训练模型
callbacks = [
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath='my_model.h5', save_best_only=True)
]
model.compile(
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
history = model.fit(
train_dataset,
epochs=10,
validation_data=val_dataset,
callbacks=callbacks
)
在这个例子中，我们使用Adam优化器、交叉熵损失函数和稀疏分类精度指标对模型进行编译。同时我们也使用了Callbacks函数来保存训练过程中最好的模型。
3. temperature=0.6
在机器学习中，temperature是一种用于平衡生成模型输出的技术。在自然语言处理中，常常使用softmax函数生成下一个单词的概率分布，这个分布可以用来作为生成过程中的选择依据。而temperature这个参数就是用来平衡这个选择过程的，当temperature较大时，生成的分布会比较均衡，而当temperature较小时则会更加尖锐。
关于temperature的更加深入的介绍请参考以下博客：
How to Sample from Language Models
在TensorFlow中，我们可以使用tf.random.categorical函数来生成采样结果，并传入一个temperature参数来控制采样分布的尖锐程度。
import tensorflow as tf
# 从模型中采样出一些数据
def sample(model, temperature, start_string, num_generate=1000):
# 将输入的字符串转为数字向量
input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]
input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
# 空字符串用于存储这个结果
text_generated = []
# 低温度会生成更可预测的文本
# 较高温度会生成更令人惊讶的文本
# 在这里，我们使用temperature等于0.6
temperature = temperature
# 这个循环是生成文本的过程
for i in range(num_generate):
# 模型预测下一个单词的概率分布
predictions = model(input_eval)
# 从预测结果中采样出一个单词
# 并将这个单词的索引添加到生成的文本中
predictions = tf.squeeze(predictions, 0)
predictions = predictions / temperature
predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()
text_generated.append(idx2char[predicted_id])
# 使用生成的单词更新输入向量，以便下次预测
input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)
return (start_string + ''.join(text_generated))
在这个例子中，我们使用了一个sample函数，它可以根据已有的模型生成文本。其中temperature参数等于0.6，这意味着生成的文本会比较平滑。如果您希望更令人惊喜的文本，可以尝试将temperature设置为较大值。
4. 总结
在本文中，我们介绍了如何使用TensorFlow继续训练已有的模型，从而实现finetune的目的。同时，我们也介绍了如何使用temperature参数平衡生成模型输出。这些技术在实际应用中非常有用，有助于我们更好地利用已有的模型、生成更好的文本结果。