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从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators (在自动编码器设置中仅加载解码器权重)

从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators (在自动编码器设置中仅加载解码器权重)是指在TensorFlow中使用tf.contrib.learn库中的Estimators模块时,可以通过指定model_dir参数来加载已经训练好的模型。

Estimators是TensorFlow中的高级API,用于简化模型的构建、训练和评估过程。它提供了一种统一的接口,可以方便地使用不同的机器学习算法。

在使用Estimators加载模型时,可以通过设置model_dir参数来指定模型的保存路径。model_dir是一个字符串,表示模型保存的目录。加载模型时,Estimators会自动查找该目录下的checkpoint文件和其他相关文件。

对于自动编码器设置中仅加载解码器权重的情况,可以通过设置tf.contrib.learn.RunConfig对象的参数来实现。具体步骤如下:

  1. 创建一个tf.contrib.learn.RunConfig对象,并设置相应的参数。例如:
代码语言:txt
复制
run_config = tf.contrib.learn.RunConfig(model_dir=model_dir, save_checkpoints_steps=1000)

其中,model_dir参数指定了模型保存的目录,save_checkpoints_steps参数表示每隔多少步保存一次模型。

  1. 创建Estimators对象,并传入上一步创建的run_config对象。例如:
代码语言:txt
复制
estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model_fn, config=run_config)

其中,model_fn参数是一个函数,用于定义模型的结构和计算图。

  1. 加载模型。可以使用Estimators对象的load_weights方法来加载模型的权重。例如:
代码语言:txt
复制
estimator.load_weights(weights_path, by_name=True)

其中,weights_path是解码器权重的文件路径。

通过以上步骤,就可以从model_dir部分加载tf.contrib.learn.Estimators,并且只加载解码器权重。这样可以方便地复用已经训练好的模型,在自动编码器等应用中进行解码操作。

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