TensorFlow：加载检查点，但仅是其中的一部分（卷积层）
是否可以仅从一个检查点文件中加载特定层卷积层 我已经训练了一些CNN完全监督并保存了我的进度，我正在做对象定位。为了进行自动标记，我想用我当前的模型构建一个弱监督CNN……但是由于弱监督版本有不同的完全连接层，我只想选择TensorFlow检查点文件的卷积过滤器TensorFlow：加载检查点，但仅是其中的一部分（卷积层）,tensorflow,store,restore,convolution,conv-neural-network,Tensorflow,Store,Restore,Convolution,Conv Neural Network,是否可以仅从一个检查点文件中加载特定层卷积层 我已经训练了一些CNN完全监督并保存了我的进度，我正在做对象定位。为了进行自动标记，我想用我当前的模型构建一个弱监督CNN……但是由于弱监督版本有不同的完全连接层，我只想选择TensorFlow检查点文件的卷积过滤器 当然，我可以手动保存相应层的权重，但由于它们已经包含在TensorFlow的检查点文件中，我想在那里提取它们，以便有一个单独的存储文件。TensorFlow 2.1有许多不同的公共设施用于加载检查点模型。保存，检查点，保存了_模型等，但
当然，我可以手动保存相应层的权重，但由于它们已经包含在TensorFlow的检查点文件中，我想在那里提取它们，以便有一个单独的存储文件。TensorFlow 2.1有许多不同的公共设施用于加载检查点模型。保存，检查点，保存了_模型等，但据我所知，它们都没有过滤API。因此，让我为硬案例推荐一个片段，它使用TF2.1内部开发测试中的工具 checkpoint_filename='/path/to/our/wird/checkpoint.ckpt' 模型=tf.keras.model。。。TF2.0模型使用上述检查点进行初始化 变量_to_load=[…]要更新的模型权重名称列表。 从tensorflow.python.training.checkpoint\u utils import load\u checkpoint中，列出变量 reader=加载检查点文件名 对于模型重量中的w： name=w.name.split'：'[0]见b/29227106 如果变量中的名称\u到\u加载： 打印更新{name} w、 赋值Reader.get_张量 可选句柄变量重命名 {'/var_name1/in/model'：'/var_name1/in/checkpoint'， “/var_name2/in/model”：“/var_name2/in/checkpoint”， 等等 }.getname，name 注：model.weights和list_变量可能有助于检查模型和检查点中的变量
另外，请注意，此方法不会还原模型的优化器状态。Docs在此处有一节选择性地还原变量-您也可以使用tf.train.load\u variablefilename、weight\u mapping[名称]代替reader