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一般使用

saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")

即可加载已经训练好的网络,可是有时候想值使用部分层的参数,这时候可以选择在加载网络之后重新初始化剩下的层

var_list = [weights['wd1'], weights['out'], biases['bd1'], biases['out'], global_step]
initfc = tf.variables_initializer(var_list, name='init')

比如我们想从新初始化var_list中的各个层,在restore之后,再初始化即可

sess.run(init)
saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")
print sess.run(global_step)
#initialize several layer
sess.run(initfc)
print sess.run(global_step)

即可发现部分变量重新初始化了

以上这篇基于tensorflow加载部分层的方法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。

标签:
tensorflow,加载,部分层

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。