var = tf.global_variables() var_to_restore = [val for val in var if 'conv1' in val.name or 'conv2'in val.name] saver = tf.train.Saver(var_to_restore ) saver.restore(sess, os.path.join(model_dir, model_name)) var_to_init = [val for val in var if 'conv1' not in val.name or 'conv2'not in val.name] # tf.initialize_variables(var_to_init) tf.variables_initializer(var_to_init)

这段代码是在TensorFlow中定义了两个变量——var和var_to_restore。其中，var是保存所有模型变量的列表，而var_to_restore是选出了其中包含'conv1'或'conv2'的模型变量的子列表。接着，代码创建了一个Saver对象，并将选出的模型变量列表传入其中，以便将它们从预训练模型中恢复。最后，代码又定义了一个变量列表var_to_init，用于保存除'conv1'和'conv2'以外的其他模型变量。这些模型变量将用于初始化模型中的参数。

相关问题

帮我构建一个cnn网络，tensorflow架构，训练集x为71列矩阵，y为三列矩阵，训练好模型后，开始预测，预测集输入x_1为71列矩阵,输出y_1为3列矩阵

好的，我可以帮你构建一个简单的CNN网络，如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义输入输出的维度
input_dim = 71
output_dim = 3

# 定义输入输出的占位符
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim], name='input')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, output_dim], name='output')

# 定义卷积层和池化层
conv1 = tf.layers.conv1d(inputs=X, filters=32, kernel_size=5, activation=tf.nn.relu, padding='same')
pool1 = tf.layers.max_pooling1d(inputs=conv1, pool_size=2, strides=2)

conv2 = tf.layers.conv1d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=5, activation=tf.nn.relu, padding='same')
pool2 = tf.layers.max_pooling1d(inputs=conv2, pool_size=2, strides=2)

# 将卷积层和池化层的输出展平
flatten = tf.layers.flatten(pool2)

# 定义全连接层
dense1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu)
dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1, units=128, activation=tf.nn.relu)

# 定义输出层
logits = tf.layers.dense(inputs=dense2, units=output_dim, activation=None)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(logits - y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 定义预测操作和模型保存器
prediction = tf.identity(logits, name='prediction')
saver = tf.train.Saver()

这个CNN网络有两个卷积层和池化层，以及两个全连接层和一个输出层。你需要根据你的具体情况来调整卷积层和全连接层的参数。

在训练模型时，你可以使用以下代码：

import numpy as np

# 加载训练集和测试集
train_X = np.load('train_X.npy')
train_y = np.load('train_y.npy')
test_X = np.load('test_X.npy')

# 定义训练和测试的批次大小
batch_size = 32

# 创建会话并初始化变量
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 训练模型
    for epoch in range(num_epochs):
        num_batches = len(train_X) // batch_size
        for i in range(num_batches):
            batch_X = train_X[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            batch_y = train_y[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            _, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_X, y: batch_y})
        print('Epoch {} loss: {}'.format(epoch+1, loss_val))

    # 保存模型
    saver.save(sess, 'model.ckpt')

在预测时，你可以使用以下代码：

# 加载模型
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, 'model.ckpt')

    # 预测输出
    y_1 = sess.run(prediction, feed_dict={X: x_1})

其中，`x_1`为你的预测集输入。希望这个CNN网络能够帮助到你！