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
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
接下来的操作在一个tf.Session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")))
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