在Tensorflow中重新初始化变量

Question

我正在使用Tensorflow tf.Saver来加载预先训练的模型,我想通过擦除(重新初始化为随机)它们适当的权重和偏差来重新训练它的一些层,然后训练这些层并保存训练的模型.我找不到重新初始化变量的方法.我试过tf.initialize_variables(fine_tune_vars)但它不起作用(我假设因为变量已经初始化),我也看到你可以将变量传递给tf.Saver你,以便你部分加载模型,但这是我想要实现的一半(因为当我保存训练好的模型时,我希望它保存所有变量,而不仅仅是我加载的变量.

先感谢您!

Answer 1

initialize_all_variables 应该重新初始化以前初始化的var.

刚刚在0.10进行了这次健全检查

tf.reset_default_graph()
a = tf.Variable(tf.ones_initializer(()))
init_op = tf.initialize_all_variables()
modify_op = a.assign(5.0)

sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(init_op)
print(a.eval())
sess.run(modify_op)
print(a.eval())
sess.run(init_op)
print(a.eval())

结果

1.0
5.0
1.0