tensorflow pretrained model

TensorFlow模型加载

最新推荐文章于 2022-11-28 15:00:26 发布

原创最新推荐文章于 2022-11-28 15:00:26 发布 · 4.3k 阅读

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本文介绍了一种在TensorFlow中加载已训练模型的方法，该方法能够自动忽略形状不匹配的层，并提供了一个实用函数optimistic_restore。此函数通过比较变量名称和形状来决定是否加载特定变量。

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tensorflow 简单的加载训练好的模型，如果某一层形状不一样就自动的省略，也可以用reshape。

def optimistic_restore(session, save_file):
    reader = tf.train.NewCheckpointReader(save_file)
    saved_shapes = reader.get_variable_to_shape_map()
    var_names = sorted([(var.name, var.name.split(':')[0]) for var in tf.global_variables()
            if var.name.split(':')[0] in saved_shapes])
    restore_vars = []
    with tf.variable_scope('', reuse=True):
        for var_name, saved_var_name in var_names:
            curr_var = tf.get_variable(saved_var_name)
            var_shape = curr_var.get_shape().as_list()
            if var_shape == saved_shapes[saved_var_name]:
                restore_vars.append(curr_var)
    saver = tf.train.Saver(restore_vars)
    saver.restore(session, save_file)