利用tf_util进行模型迁移

tf_util是一个用于在TensorFlow中进行模型转移的工具库。它提供了一些函数和类，可以帮助简化模型迁移的过程。下面是一个使用例子，来展示如何使用tf_util进行模型迁移。

首先，我们需要安装tf_util。可以使用pip来安装它：

pip install tf_util

接下来，我们可以编写一个简单的示例代码来展示如何使用tf_util进行模型迁移。首先，导入必要的库：

import tensorflow as tf
import tf_util

然后，我们可以定义一个原始模型。在这个例子中，我们使用一个简单的全连接神经网络作为原始模型：

def original_model(input):
    with tf.name_scope('original_model'):
        dense_1 = tf.layers.dense(input, units=64, activation=tf.nn.relu)
        dense_2 = tf.layers.dense(dense_1, units=64, activation=tf.nn.relu)
        output = tf.layers.dense(dense_2, units=10)
        return output

在这个例子中，我们定义了一个具有两个隐藏层和一个输出层的全连接神经网络。输入是一个向量，输出是一个具有10个元素的向量。

接下来，我们可以使用tf_util的add_transfer_layers函数来添加转移层。转移层是一些额外的层，用于将原始模型的输出转换为迁移模型的输出形式。在这个例子中，我们使用一个转移层将原始模型的输出转换为一个概率分布：

def transfer_model(input):
    original_output = original_model(input)
    return tf.nn.softmax(original_output)

在这个例子中，我们定义了一个转移模型，它使用原始模型的输出作为输入，并在其之上添加了一个softmax层，用于将输出转换为一个概率分布。

我们可以使用tf_util的add_transfer_layers函数来添加转移模型的转移层：

transfer_model_with_layers = tf_util.add_transfer_layers(
    original_model=original_model,
    transfer_model=transfer_model,
    input_shape=(None, 10),
    output_shape=(None, 10)
)

在这个例子中，我们指定了原始模型、迁移模型、输入形状和输出形状。tf_util将会自动添加所需的转移层，并返回一个新的模型。

最后，我们可以使用tf_util的save_model函数来保存我们的迁移模型：

tf_util.save_model(transfer_model_with_layers, 'transfer_model')

这将会保存我们的迁移模型到一个名为transfer_model的文件夹中。

以上就是一个简单的使用tf_util进行模型迁移的例子。使用tf_util可以帮助简化模型迁移的过程，让我们更加方便地将已有模型应用于新的任务中。当然，实际的模型迁移过程可能会更加复杂，需要根据具体情况进行调整。但是，通过在tf_util中使用提供的函数和类，我们可以更轻松地进行模型迁移，并快速构建新的迁移模型。