Tensorflow:保存先前创建的模型中的变量子集
Tensorflow:保存先前创建的模型中的变量子集
提问于 2017-03-30 03:11:38
我已经创建了一个带有一堆变量的模型(模型A)。我计划使用Model A中的一些层在新模型(Model B)上与Model A进行迁移学习。但是，Model B与Model A具有相同的体系结构，因此我不能在运行model B之前从Model A加载所有变量，否则命名等会出现错误。因此，我正在尝试创建一个新的ckpt文件，它只存储我想要从Model A获得的权重。然后，我将使用这个新的ckpt文件加载到Model B中。我有以下内容：
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('ModelA.ckpt.meta')
saver.restore(sess, 'ModelA.ckpt')
# I did not explicity name my variables in model A so I am just placing them in the list and taking the ones I want
store_list = []
for v in tf.trainable_variables():
store_list.append(v)
var_list={"W_1": store_list[0], "b_1": store_list[1]}
v2_saver=tf.train.Saver(var_list)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
v2_saver.save(sess, 'model_A_subset.ckpt')但是，当我恢复model_A_subset.ckpt时，我仍然保留了ModelA.ckpt中的所有变量。我做错了什么吗？有没有一种方法可以很容易地从ModelA.ckpt中删除我不需要的变量并使用它？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-03-30 05:32:32
您确定检查点中有不必要的变量吗？我之所以这样问，是因为在恢复检查点之前，你需要创建一个图，如果你正在创建一个包含A的所有变量的图，你就会遇到这个问题。
要检查检查点并查看实际存在的内容，可以尝试使用inspect checkpoint tool。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43102199
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