tensorflow 加載部分變量的實例講解
更新時間：2018年07月27日 11:42:47 作者：imperfect00
今天小編就為大家分享一篇tensorflow 加載部分變量的實例講解，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
tensorflow模型保存為saver = tf.train.Saver()函數(shù),saver.save()保存模型，代碼如下：
import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2") saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
當我們保存模型后,我們可以通過saver.restore()來加載模型,初始化變量：
import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2") saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # init_op = tf.global_variables_initializer() # sess.run(init_op) saver.restore(sess, "checkpoint/model_test-1") # saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
神經網絡訓練時,有時候我們需要從預訓練的模型中加載部分參數(shù),初始化當前模型,例如加入CNN有6層,我們需要從已有的模型初始化CNN前5層參數(shù).這可以通過saver.restore()實現(xiàn).
之前我們已經介紹可以通過tf.train.Saver()的保存部分變量的方法,即需要保存的變量列表,同樣的,在變量初始化的時候,我們可以對需要單獨初始化的變量分別定義一個tf.train.Saver()函數(shù),這樣就可以單獨對該部分變量初始化,例如下面代碼,saver1用于初始化變量v1,saver2用于初始化變量v2,v3：
import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2") v3= tf.Variable(tf.zeros([100]), name="v3") #saver = tf.train.Saver() saver1 = tf.train.Saver([v1]) saver2 = tf.train.Saver([v2]+[v3]) with tf.Session() as sess: # init_op = tf.global_variables_initializer() # sess.run(init_op) saver1.restore(sess, "checkpoint/model_test-1") saver2.restore(sess, "checkpoint/model_test-1") # saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
以上這篇tensorflow 加載部分變量的實例講解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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