tensorflow獲取預(yù)訓(xùn)練模型某層參數(shù)并賦值到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)指定層方式
更新時(shí)間：2020年01月24日 10:39:23 作者：曲草
今天小編就為大家分享一篇tensorflow獲取預(yù)訓(xùn)練模型某層參數(shù)并賦值到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)指定層方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
已經(jīng)有了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型，我需要從其中取出某一層，把該層的weights和biases賦值到新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，可以使用tensorflow中的pywrap_tensorflow(用來(lái)讀取預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)值)結(jié)合Session.assign()進(jìn)行操作。
這種需求即預(yù)訓(xùn)練模型可能為單分支網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)為多分支，我需要把單分支A復(fù)用到到多個(gè)分支去（B，C，D）。
先導(dǎo)入對(duì)應(yīng)的工具包
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
接下來(lái)的操作在一個(gè)tf.Session中進(jìn)行
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(pre_train_model_path)
# 獲取當(dāng)前圖可訓(xùn)練變量
trainable_variables = tf.trainable_variables()
# 需要賦值的當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層變量，這里只是隨便起的名字。
restore_v_target_name = "fc_target"
# 需要的預(yù)訓(xùn)練模型中的某層的名字
restore_v_source_name = "fc_source"
for v in trainable_variables:
if restore_v_target_name == v.name:
# 回復(fù)weights和biases
sess.run(
tf.assign(v, reader.get_tensor(restore_v_source_name + "/weights"))) if "weights" in v.name else sess.run(
tf.assign(v, reader.get_tensor(restore_v_source_name + "/biases")))
以上這篇tensorflow獲取預(yù)訓(xùn)練模型某層參數(shù)并賦值到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)指定層方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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