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基于tensorflow加載部分層的方法

2021-03-22 00:28jinglingli_SJTU Python

今天小編就為大家分享一篇基于tensorflow加載部分層的方法,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

一般使用

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1
saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")

即可加載已經訓練好的網絡,可是有時候想值使用部分層的參數,這時候可以選擇在加載網絡之后重新初始化剩下的層

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1
2
var_list = [weights['wd1'], weights['out'], biases['bd1'], biases['out'], global_step]
initfc = tf.variables_initializer(var_list, name='init')

比如我們想從新初始化var_list中的各個層,在restore之后,再初始化即可

?
1
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3
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6
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)

即可發現部分變量重新初始化了

以上這篇基于tensorflow加載部分層的方法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服務器之家。

原文鏈接:https://blog.csdn.net/jinglingli_SJTU/article/details/69950491

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