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python - Tensorflow 在忽略范围名称或进入新范围名称时恢复

coder 2023-08-24 原文

我首先训练了网络 N，然后将其与保存器一起保存到检查点 Checkpoint_N 中。 N 中定义了一些变量范围。

现在，我想使用这个训练过的网络 N 构建一个暹罗网络，如下所示:

with tf.variable_scope('siameseN',reuse=False) as scope:
  networkN = N()
  embedding_1 = networkN.buildN() 
  # this defines the network graph and all the variables.
  tf.train.Saver().restore(session_variable,Checkpoint_N)
  scope.reuse_variables()
  embedding_2 = networkN.buildN()
  # define 2nd branch of the Siamese, by reusing previously restored variables.

当我执行上述操作时，恢复语句抛出一个 Key Error，即 siameseN/conv1 在 N<> 的图表。

有没有办法做到这一点，而不改变N的代码？我基本上只是为 N 中的每个变量和操作添加了一个父作用域。我可以通过告诉 tensorflow 忽略父范围或其他东西来将权重恢复到正确的变量吗？

最佳答案

这与:How to restore weights with different names but same shapes Tensorflow?有关

tf.train.Saver(var_list={'variable_name_in_checkpoint':var_to_be_restored_to,...'})

可以获取要恢复的变量列表或字典

(e.g. 'variable_name_in_checkpoint':var_to_be_restored_to,...)

您可以通过遍历当前 session 变量中的所有变量来准备上述字典，并将 session 变量用作值并获取当前变量的名称，并从变量名称中删除“siameseN/”并用作键。它在理论上应该有效。

关于python - Tensorflow 在忽略范围名称或进入新范围名称时恢复，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48973972/

Tensorflowpythoncodesectionvariable

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