在实践中经常会遇到这样的情况：
1、用简单的模型预训练参数
2、把预训练的参数导入复杂的模型后训练复杂的模型
这时就产生一个问题：
如何加载预训练的参数。
下面就是我的总结。
为了方便说明，做一个假设：简单的模型只有一个卷基层，复杂模型有两个。
卷积层的实现代码如下：
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import tensorflow as tf
# PS：本篇的重担是saver，不过为了方便阅读还是说明下参数
# 参数
# name：创建卷基层的代码这么多，必须要函数化，而为了防止变量冲突就需要用tf.name_scope
# input_data：输入数据
# width, high：卷积小窗口的宽、高
# deep_before, deep_after：卷积前后的神经元数量
# stride：卷积小窗口的移动步长
def make_conv(name, input_data, width, high, deep_before,deep_after, stride, padding_type='SAME'):
global parameters
with tf.name_scope(name) asscope:
weights =tf.Variable(tf.truncated_normal([width, high, deep_before, deep_after],
dtype=tf.float32,stddev=0.01), trainable=True, name='weights')
biases =tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[deep_after]), trainable=True, name='biases')
conv =tf.nn.conv2d(input_data, weights, [1, stride, stride, 1], padding=padding_type)
bias = tf.add(conv,biases)
bias = batch_norm(bias,deep_after, 1) # batch_norm是自己写的batchnorm函数
conv =tf.maximum(0.1*bias, bias)
return conv
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简单的预训练模型就下面一句话
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conv1 =make_conv('simple-conv1', images, 3, 3, 3, 32, 1)
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复杂的模型是两个卷基层，如下：
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conv1 = make_conv('complex-conv1',images, 3, 3, 3, 32, 1)
pool1= make_max_pool('layer1-pool1', conv1, 2, 2)
conv2= make_conv('complex-conv2', pool1, 3, 3, 32, 64, 1)
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这时简简单单的在预训练模型中：
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saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
saver.save(sess,'model.ckpt')
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就不行了，因为：
1，如果你在预训练模型中使用下面的话打印所有tensor
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all_v =tf.global_variables()
for i in all_v: print i
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会发现tensor的名字不是weights和biases，而是'simple-conv1/weights和'simple-conv1/biases，如下：
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<tf.Variable'simple-conv1/weights:0' shape=(3, 3, 3, 32) dtype=float32_ref>
<tf.Variable'simple-conv1/biases:0' shape=(32,) dtype=float32_ref>
<tf.Variable 'simple-conv1/Variable:0' shape=(32,)dtype=float32_ref>
<tf.Variable 'simple-conv1/Variable_1:0' shape=(32,)dtype=float32_ref>
<tf.Variable 'simple-conv1/Variable_2:0' shape=(32,)dtype=float32_ref>
<tf.Variable 'simple-conv1/Variable_3:0' shape=(32,)dtype=float32_ref>
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同理，在复杂模型中就是complex-conv1/weights和complex-conv1/biases，这是对不上号的。
2，预训练模型中只有1个卷积层，而复杂模型中有两个，而tensorflow默认会从模型文件('model.ckpt')中找所有的“可训练的”tensor，找不到会报错。
解决方法：
1，在预训练模型中定义全局变量
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parm_dict={}
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并在“return conv”上面添加下面两行
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parm_dict['complex-conv1/weights']= weights
parm_dict['complex-conv1/']= biases
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然后在定义saver时使用下面这句话：
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saver= tf.train.Saver(parm_dict)
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这样保存后的模型文件就对应到复杂模型上了。
2，在复杂模型中定义全局变量
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parameters= []
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并在“return conv”上面添加下面行
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parameters+= [weights, biases]
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然后判断如果是第二个卷积层就不更新parameters。
接着在定义saver时使用下面这句话：
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saver= tf.train.Saver(parameters)
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这样就可以告诉saver，只需要从模型文件中找weights和biases，而那些什么complex-conv1/Variable~ complex-conv1/Variable_3统统滚一边去(上面红色部分)。
最后使用下面的代码加载就可以了
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with tf.Session() as sess:
ckpt= tf.train.get_checkpoint_state('.')
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
else:
print ' no saver.'
exit()
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以上这篇tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/70676253