ModelScope手写的那个如果想只训练最后几层 应该咋搞呀 ？

如果你想使用迁移学习来只训练 ModelScope 模型的最后一层或几层，请执行以下步骤：

1. 初始化模型：将预训练的模型加载进 TensorFlow 或 PyTorch 模型，并设置好相关参数。
2. 深度冻结：将不需要训练的部分固定，只保留最后一层进行更新。
3. 数据准备：准备所需的训练数据集，并执行验证集分割。
4. 训练模型：运行训练脚本，并将权重保存为模型文件。

在使用ModelScope进行迁移学习时，您可以选择只训练模型的部分层数。以下是一些基本步骤：

1. 加载预训练模型：您可以从 ModelScope 或其他的模型库下载和加载预训练模型。
2. 设置参数：确定需要训练的最后一层或几个层，并设置相应的参数。
3. 加载新的数据集：将新的数据集转换为适当格式并加载到模型中。
4. 训练模型：训练模型，调整参数以适应新的数据集。
5. 评估模型：在验证集上评估模型性能，并根据需要微调参数。

如果你想在ModelScope上只训练模型的最后几层，你可以使用预训练模型进行迁移学习。以下是具体步骤：

1. 选择预训练模型：在ModelScope上，有许多预训练模型可供选择，如ResNet、VGG、Inception等。你可以选择一个与你任务相似的预训练模型作为基础模型。

2. 修改模型结构：在ModelScope上，你可以通过修改模型的结构来只训练模型的最后几层。具体来说，你可以冻结基础模型的前几层，只训练最后几层。这样，你就可以利用基础模型学到的特征，同时训练你自己的分类器。

3. 训练模型：在模型训练过程中，你只需要关注最后几层的损失，而不需要关注基础模型的损失。这样可以确保你的模型只关注于你的任务，而不是基础模型的任务。

4. 评估模型：在模型训练完成后，你可以使用测试数据集来评估模型的性能。如果性能不佳，你可能需要调整模型的结构或者超参数。

以上就是如何在ModelScope上只训练模型的最后几层的方法。希望对你有所帮助。

在ModelScope中,如果你想只训练模型的最后一两层,可以使用迁移学习的方法,将已经训练好的模型作为基础模型,然后使用你的数据集对最后一两层进行微调。
以下是具体步骤:

1. 加载已经训练好的模型,可以使用ModelScope中的预训练模型,也可以使用自己训练好的模型。
2. 加载你的数据集,并对数据集进行预处理,包括数据清洗、数据增强等。
3. 将预处理后的数据集划分为训练集和验证集。
4. 创建一个模型,该模型使用已经训练好的模型作为基础模型,并只对最后一两层进行训练。你可以通过修改模型的结构来实现这一点,例如,将模型的前几层冻结,只训练后面的层。
5. 设置训练参数,例如学习率、批次大小等。
6. 开始训练模型,并在训练过程中监控模型的性能,以便在训练过程中进行调整。
7. 在训练完成后,使用验证集对模型进行测试,以确定模型的性能。
8. 如果模型表现良好,可以使用它进行推理或部署。

现在还没有开放部分微调的接口，需要的话可能要去源码./modelscope/models/cv/ocr_recognition中这个路径修改一下，有YAML头部信息的介绍，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”