基于tensorflow加载部分层的方法
更新时间：2018年07月26日 09:57:55 作者：jinglingli_SJTU
今天小编就为大家分享一篇基于tensorflow加载部分层的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
一般使用
saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")
即可加载已经训练好的网络，可是有时候想值使用部分层的参数，这时候可以选择在加载网络之后重新初始化剩下的层
var_list = [weights['wd1'], weights['out'], biases['bd1'], biases['out'], global_step] initfc = tf.variables_initializer(var_list, name='init')
比如我们想从新初始化var_list中的各个层，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)
即可发现部分变量重新初始化了
以上这篇基于tensorflow加载部分层的方法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脚本之家。
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