从TensorFlow中恢复的模型初始化变量

假设我训练并保存以下简单网络（我们称之为网络A）：

现在，我想恢复网络A，设计一个新的网络B，并使用网络A的参数初始化网络B的前3层：

Input --> Conv1 --> Conv2 --> Conv3 --> Conv4 --> Conv5 --> Output

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如何在TensorFlow中执行此操作？

您只需创建网络A+B，并记住Conv3层。然后可以计算Conv3输出的损耗，然后进行一段时间的训练。一旦您感到满意，只需在Conv5上切换到损失训练

Input --> Conv1 --> Conv2 --> Conv3 --> Conv4 --> Conv5 --> Output