在實(shí)踐中經(jīng)常會(huì)遇到這樣的情況：
1、用簡(jiǎn)單的模型預(yù)訓(xùn)練參數(shù)
2、把預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)導(dǎo)入復(fù)雜的模型后訓(xùn)練復(fù)雜的模型
這時(shí)就產(chǎn)生一個(gè)問題：
如何加載預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)。
下面就是我的總結(jié)。
為了方便說(shuō)明，做一個(gè)假設(shè)：簡(jiǎn)單的模型只有一個(gè)卷基層，復(fù)雜模型有兩個(gè)。
卷積層的實(shí)現(xiàn)代碼如下：
import tensorflow as tf# PS：本篇的重?fù)?dān)是saver，不過為了方便閱讀還是說(shuō)明下參數(shù)# 參數(shù)# name：創(chuàng)建卷基層的代碼這么多，必須要函數(shù)化，而為了防止變量沖突就需要用tf.name_scope# input_data：輸入數(shù)據(jù)# width, high：卷積小窗口的寬、高# deep_before, deep_after：卷積前后的神經(jīng)元數(shù)量# stride：卷積小窗口的移動(dòng)步長(zhǎng)def make_conv(name, input_data, width, high, deep_before,deep_after, stride, padding_type='SAME'): global parameters with tf.name_scope(name) asscope: weights =tf.Variable(tf.truncated_normal([width, high, deep_before, deep_after], dtype=tf.float32,stddev=0.01), trainable=True, name='weights') biases =tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[deep_after]), trainable=True, name='biases') conv =tf.nn.conv2d(input_data, weights, [1, stride, stride, 1], padding=padding_type) bias = tf.add(conv,biases) bias = batch_norm(bias,deep_after, 1) # batch_norm是自己寫的batchnorm函數(shù) conv =tf.maximum(0.1*bias, bias) return conv
簡(jiǎn)單的預(yù)訓(xùn)練模型就下面一句話
conv1 =make_conv('simple-conv1', images, 3, 3, 3, 32, 1)復(fù)雜的模型是兩個(gè)卷基層，如下：
conv1 = make_conv('complex-conv1',images, 3, 3, 3, 32, 1)pool1= make_max_pool('layer1-pool1', conv1, 2, 2)conv2= make_conv('complex-conv2', pool1, 3, 3, 32, 64, 1)這時(shí)簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的在預(yù)訓(xùn)練模型中：
saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:saver.save(sess,'model.ckpt')
就不行了，因?yàn)椋?/p>
1，如果你在預(yù)訓(xùn)練模型中使用下面的話打印所有tensor
all_v =tf.global_variables()for i in all_v: print i
會(huì)發(fā)現(xiàn)tensor的名字不是weights和biases，而是'simple-conv1/weights和'simple-conv1/biases，如下：
<tf.Variable'simple-conv1/weights:0' shape=(3, 3, 3, 32) dtype=float32_ref><tf.Variable'simple-conv1/biases:0' shape=(32,) dtype=float32_ref><tf.Variable 'simple-conv1/Variable:0' shape=(32,)dtype=float32_ref><tf.Variable 'simple-conv1/Variable_1:0' shape=(32,)dtype=float32_ref><tf.Variable 'simple-conv1/Variable_2:0' shape=(32,)dtype=float32_ref><tf.Variable 'simple-conv1/Variable_3:0' shape=(32,)dtype=float32_ref>
同理，在復(fù)雜模型中就是complex-conv1/weights和complex-conv1/biases，這是對(duì)不上號(hào)的。
2，預(yù)訓(xùn)練模型中只有1個(gè)卷積層，而復(fù)雜模型中有兩個(gè)，而tensorflow默認(rèn)會(huì)從模型文件('model.ckpt')中找所有的“可訓(xùn)練的”tensor，找不到會(huì)報(bào)錯(cuò)。
解決方法：
1，在預(yù)訓(xùn)練模型中定義全局變量
parm_dict={}并在“return conv”上面添加下面兩行
parm_dict['complex-conv1/weights']= weightsparm_dict['complex-conv1/']= biases
然后在定義saver時(shí)使用下面這句話：
saver= tf.train.Saver(parm_dict)
這樣保存后的模型文件就對(duì)應(yīng)到復(fù)雜模型上了。
2，在復(fù)雜模型中定義全局變量
parameters= []
并在“return conv”上面添加下面行
parameters+= [weights, biases]
然后判斷如果是第二個(gè)卷積層就不更新parameters。
接著在定義saver時(shí)使用下面這句話：
saver= tf.train.Saver(parameters)
這樣就可以告訴saver，只需要從模型文件中找weights和biases，而那些什么complex-conv1/Variable~ complex-conv1/Variable_3統(tǒng)統(tǒng)滾一邊去(上面紅色部分)。
最后使用下面的代碼加載就可以了
with tf.Session() as sess: ckpt= tf.train.get_checkpoint_state('.') if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path) else: print ' no saver.' exit() 以上這篇tensorflow saver 保存和恢復(fù)指定 tensor的實(shí)例講解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持VEVB武林網(wǎng)。
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