tensorflow 加载部分变量的实例讲解
tensorflow模型保存为saver=tf.train.Saver()函数,saver.save()保存模型，代码如下：
importtensorflowastf 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() withtf.Session()assess: init_op=tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
当我们保存模型后,我们可以通过saver.restore()来加载模型,初始化变量：
importtensorflowastf 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() withtf.Session()assess: #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)
神经网络训练时,有时候我们需要从预训练的模型中加载部分参数,初始化当前模型,例如加入CNN有6层,我们需要从已有的模型初始化CNN前5层参数.这可以通过saver.restore()实现.
之前我们已经介绍可以通过tf.train.Saver()的保存部分变量的方法,即需要保存的变量列表,同样的,在变量初始化的时候,我们可以对需要单独初始化的变量分别定义一个tf.train.Saver()函数,这样就可以单独对该部分变量初始化,例如下面代码,saver1用于初始化变量v1,saver2用于初始化变量v2,v3：
importtensorflowastf 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]) withtf.Session()assess: #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)
以上这篇tensorflow加载部分变量的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。