tensorflow 只恢复部分模型参数的实例
我就废话不多说了，直接上代码吧！
importtensorflowastf
defmodel_1():
withtf.variable_scope("var_a"):
a=tf.Variable(initial_value=[1,2,3],name="a")
vars=[varforvarintf.trainable_variables()ifvar.name.startswith("var_a")]
print(len(vars))
returnvars
defmodel_2():
vars1=model_1()
withtf.variable_scope("var_b"):
a=tf.Variable(initial_value=[1,2,3],name="a")
vars2=[varforvarintf.trainable_variables()ifvar.name.startswith("var")]
print(len(vars2))
returnvars1
defpretrain_model1():
print("--------model1------")
vars=model_1()
withtf.Session()assess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver=tf.train.Saver()
saver.save(sess,"./model.ckpt")
deftrain_model2():
print("--------model2------")
model1_vars=model_2()
withtf.Session()assess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver=tf.train.Saver(var_list=model1_vars)
saver.restore(sess,"./model.ckpt")
vars=sess.run([model1_vars])
forvarinvars:
print(var)
step=2
ifstep==1:
pretrain_model1()
else:
train_model2()
以上这篇tensorflow只恢复部分模型参数的实例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。
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