tensorflow 载入多个模型权重

心已赠人 2021-06-24 16:12 595阅读 0赞

# 载入预训练参数
            tvars = tf.trainable_variables()
            initialized_variable_names = {}
            scaffold_fn = None
            if init_checkpoint:    #init_checkpoint为模型参数文件
                for init_file in init_checkpoint.split(","):
                    assignment_map, tmp_init_map = get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_file)
                    tf.train.init_from_checkpoint(init_file, assignment_map)
                    initialized_variable_names.update(tmp_init_map)

def get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint):
        """Compute the union of the current variables and checkpoint variables."""
        initialized_variable_names = {}
    
        name_to_variable = collections.OrderedDict()
        for var in tvars:
            name = var.name
            m = re.match("^(.*):\\d+$", name)
            if m is not None:
                name = m.group(1)
            name_to_variable[name] = var
    
        init_vars = tf.train.list_variables(init_checkpoint)
    
        assignment_map = collections.OrderedDict()
        for x in init_vars:
            (name, var) = (x[0], x[1])
            if name not in name_to_variable:
                continue
            assignment_map[name] = name
            initialized_variable_names[name] = 1
            initialized_variable_names[name + ":0"] = 1
    
        return assignment_map, initialized_variable_names

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，595人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 tensorflow训练过程中查看权重、偏置

获取所有variables vars = slim.get_trainable_variables('resnet_v2_50') 根据tensor名称输...

绝地灬酷狼/ 2024年04月17日 22:40/ 0 赞/ 52 阅读

相关 tf模型保存、载入

![1598479-20190918172729850-306340277.png][] ![1598479-20190918172739939-34480307.p

曾经终败给现在/ 2023年08月17日 16:07/ 0 赞/ 134 阅读

相关 TensorFlow——加载和使用多个模型解决方案

解决方案在Tensorflow中，所有操作对象都包装到相应的Session中的，所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪

逃离我推掉我的手/ 2023年01月11日 13:07/ 0 赞/ 190 阅读

相关 Resnet模型如何共享权重

引用：[https://discuss.pytorch.org/t/share-weight-in-resnet-model/21371][https_discuss.pyto

约定不等于承诺〃/ 2022年10月29日 07:37/ 0 赞/ 192 阅读

相关 Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化

Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化目录在Tensorflow的不同版本中实现Xavier参数权重初始化 Ten

红太狼/ 2022年09月15日 13:53/ 0 赞/ 128 阅读

相关用TensorFlow训练第一个模型

简述下面有非常详细的代码注释 > 学习自莫凡大神给的demo > [https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-

不念不忘少年蓝@/ 2022年05月09日 05:16/ 0 赞/ 262 阅读

相关 tensorflow tfserving 部署多个模型、使用不同版本的模型

本篇主要介绍使用tfserving和docker同时部署多个模型，使用不同版本的模型，基本的流程与部署单个模型的过程类似，(关于运行tfserving容器使用单个模型进行预测的

梦里梦外;/ 2022年03月26日 10:53/ 0 赞/ 765 阅读

相关 TensorFlow和Keras的模型保存及载入模型参数继续训练

TensorFlow 在TensorFlow中，模型的持久化保存和加载主要通过Saver()。在初次训练之后调用如下的save函数保存，然后，在预测前，或者在继续训

本是古典何须时尚/ 2022年02月13日 04:49/ 0 赞/ 766 阅读

相关 tensorflow estimator 训练完的模型与验证时载入的模型是否一致 hook保存模型

estimator有个问题就是验证时是从文件中载入模型的，这样存在问题是无法保证从保存到载入期间的完全正确性。对于这种问题，我们一般采用少量数据，然后在训练集上进行验证。确认预

傷城~/ 2021年06月24日 16:12/ 0 赞/ 483 阅读

相关 tensorflow 载入多个模型权重

载入预训练参数 tvars = tf.trainable_variables() initialized_variab

心已赠人/ 2021年06月24日 16:12/ 0 赞/ 596 阅读