TensorFlow：如何将一个模型的可训练变量恢复到另一个？

我训练了一个自动编码器并使用Saver保存了会话。现在我想要训练一个单独的模型，它将使用一堆训练有素的变量，我必须对输入进行编码并将其传递给MLP。问题是我无法将autoencoder模型加载到我的新模型中，即使使用Saver的导出/导入功能也是如此。TensorFlow：如何将一个模型的可训练变量恢复到另一个？

这甚至可能吗？我不断收到 “无法打开encoder.ckpt：数据丢失：不是的SSTable（坏的幻数），也许你的文件是不同的格式，你需要使用不同的恢复操作？

任何帮助，将不胜感激！

来源

2016-11-28 Barry

如果您传递给保护程序中的变量在两个模型具有相同的名字，那么这应该工作。但是，您提到的错误与此无关。你能发布完整的堆栈跟踪吗？ –

这大概应该是一个评论，但作为@Alexandre帕索斯提到，saver.restore（encoder.ckpt）应该，如果你以前定义的所有变量/操作的工作。如果你没有，你将需要加载存储的图作为

saver = tf.train.import_meta_graph(encoder.ckpt.meta) 
saver.restore(encoder.ckpt)

然后，如果你只是想抓住一些变量从模型中，您可以通过

graph = tf.get_default() 
restored_var = graph.get_tensor_by_name(restored_var_name)

你也这样做可能想要检查你的检查点文件，以确保你有编码路径给你的encoder.ckpt文件。

来源

2017-03-29 17:22:19 bnorm

TensorFlow：如何将一个模型的可训练变量恢复到另一个？

回答

相关问题