tensorflow模型保存、加载之变量重命名实例-创新互联

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变量重命名的用处？

简单定义：简单来说就是将模型A中的参数parameter_A赋给模型B中的parameter_B

使用场景：当需要使用已经训练好的模型参数，尤其是使用别人训练好的模型参数时，往往别人模型中的参数命名方式与自己当前的命名方式不同，所以在加载模型参数时需要对参数进行重命名，使得代码更简洁易懂。

实现方法：

1）、模型保存

import os
import tensorflow as tf
 
weights = tf.Variable(initial_value=tf.truncated_normal(shape=[1024, 2],
                            mean=0.0,
                            stddev=0.1),
           dtype=tf.float32,
           name="weights")
biases = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=[2]),
           dtype=tf.float32,
           name="biases")
 
weights_2 = tf.Variable(initial_value=weights.initialized_value(),
            dtype=tf.float32,
            name="weights_2")
 
# saver checkpoint
if os.path.exists("checkpoints") is False:
  os.makedirs("checkpoints")
 
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
  init_op = [tf.global_variables_initializer()]
  sess.run(init_op)
  saver.save(sess=sess, save_path="checkpoints/variable.ckpt")

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