基于tensorflow加載部分層的方法
更新時間：2018年07月26日 09:57:55 作者：jinglingli_SJTU
今天小編就為大家分享一篇基于tensorflow加載部分層的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
一般使用
saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")
即可加載已經訓練好的網絡，可是有時候想值使用部分層的參數，這時候可以選擇在加載網絡之后重新初始化剩下的層
var_list = [weights['wd1'], weights['out'], biases['bd1'], biases['out'], global_step] initfc = tf.variables_initializer(var_list, name='init')
比如我們想從新初始化var_list中的各個層，在restore之后，再初始化即可
sess.run(init) saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt") print sess.run(global_step) #initialize several layer sess.run(initfc) print sess.run(global_step)
即可發(fā)現(xiàn)部分變量重新初始化了
以上這篇基于tensorflow加載部分層的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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