tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式
已经有了一个预训练的模型，我需要从其中取出某一层，把该层的weights和biases赋值到新的网络结构中，可以使用tensorflow中的pywrap_tensorflow(用来读取预训练模型的参数值)结合Session.assign()进行操作。
这种需求即预训练模型可能为单分支网络，当前网络为多分支，我需要把单分支A复用到到多个分支去（B，C，D）。
先导入对应的工具包
fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflow
接下来的操作在一个tf.Session中进行
reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(pre_train_model_path) #获取当前图可训练变量 trainable_variables=tf.trainable_variables() #需要赋值的当前网络层变量，这里只是随便起的名字。 restore_v_target_name="fc_target" #需要的预训练模型中的某层的名字 restore_v_source_name="fc_source" forvintrainable_variables: ifrestore_v_target_name==v.name: #回复weights和biases sess.run( tf.assign(v,reader.get_tensor(restore_v_source_name+"/weights")))if"weights"inv.nameelsesess.run( tf.assign(v,reader.get_tensor(restore_v_source_name+"/biases")))
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