没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式
tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式
10 下载量 178 浏览量
更新于2023-03-16
收藏 41KB PDF 举报
今天小编就为大家分享一篇tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
资源详情
资源推荐
tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层
方式方式
今天小编就为大家分享一篇tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式,具有很好的参考
价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
已经有了一个预训练的模型,我需要从其中取出某一层,把该层的weights和biases赋值到新的网络结构中,可以使用
tensorflow中的pywrap_tensorflow(用来读取预训练模型的参数值)结合Session.assign()进行操作。
这种需求即预训练模型可能为单分支网络,当前网络为多分支,我需要把单分支A复用到到多个分支去(B,C,D)。
先导入对应的工具包先导入对应的工具包
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
接下来的操作在一个接下来的操作在一个tf.Session中进行中进行
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(pre_train_model_path)
# 获取当前图可训练变量
trainable_variables = tf.trainable_variables()
# 需要赋值的当前网络层变量,这里只是随便起的名字。
restore_v_target_name = "fc_target"
# 需要的预训练模型中的某层的名字
restore_v_source_name = "fc_source"
for v in trainable_variables:
if restore_v_target_name == v.name:
# 回复weights和biases
sess.run(
tf.assign(v, reader.get_tensor(restore_v_source_name + "/weights"))) if "weights" in v.name else sess.run(
tf.assign(v, reader.get_tensor(restore_v_source_name + "/biases")))
以上这篇tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式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我们。
weixin_38614636
- 粉丝: 1
- 资源: 914
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- 广东石油化工学院机械设计基础课程设计任务书(二).docx
- 数控车床操作工技师理论知识复习题.docx
- 广州数控gsk980td车床数控系统详细对刀方法[1].docx
- 基于SolidWorks的注塑模具CAD系统设计.docx
- 基于柴油机拆装的零件设计与数控编程说明书.docx
- 单凹机常见机械故障分析.docx
- 数控宏程序教程车床篇.docx
- 摩托车启动电机壳体冲压工艺及模具设计.docx
- 数控技能大赛数控铣加工中心软件应用竞赛模拟题.docx
- 基于柴油机拆装的零件设计和数控编程.docx
- 华中数控综合试验台实验指导书.docx
- 叉形支架机械工艺规程设计.docx
- springboot+vue“智慧食堂”设计与实现springboot002.docx
- DH1765-3-北京大华单路程控直流电源用户协议手册,USB驱动,开发手册
- 数控车床零件程序编制及模拟加工实训.docx
- 数控设备的安装调试.docx
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功