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python - tensorflow 仅从检查点恢复一些变量

问题描述

在检查了一个检查点（我们称之为模型 1）之后，我获得了下面的变量名列表（为简单起见缩短了）：

var_list = ["ex1_model/fc2/b",
"ex1_model/fc2/b/Adam",
"ex1_model/fc2/b/Adam_1",
"ex1_model/fc2/w",
"ex1_model/fc2/w/Adam"]

假设我有一个更大的模型 2，并想用模型 1 的值初始化它的一部分。

从这里描述的名称中获取变量（因为我没有找到一种简单的方法）：

def get_vars_by_name(names):
    return [v for v in tf.global_variables() if v.name in names]

构建模型 2 和保护程序以恢复：

logits = build_model(inputs)
saver = tf.train.Saver(var_list=get_vars_by_name(var_list))

在

saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(checkpoints_dir))

我收到错误：

"ex1_model/fc2/w/Adam" [...] raise ValueError("No variables to save")

请帮我找出我犯的错误。我也很感激一种更简单的方法，因为这很糟糕。谢谢你。

标签： pythontensorflowdeep-learning

解决方案

解决这个问题的一个简单方法是猜测是否应该恢复变量。

def ignore_name(name):
    if name.endswith('/Adam') or name.endswith('/Adam_1'):
        return True
    return False

您应该可以通过以下方式直接使用这个想法

def get_vars_by_name(names):
    return [v for v in tf.global_variables() if v.name in names and not ignore_name(v.name)]

这甚至允许使用 ADAM 训练模型，然后切换到 SDG，反之亦然。

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