我正在尝试使用带有python框架的tensorflow与CNN构建对象检测器。我想训练我的模型，首先只做对象识别（分类），然后使用预先加盖模型的几个卷积层来训练它来预测边界框。我将需要替换完全连接的层以及可能的最后一些卷积层。因此，由于这个原因，我想知道是否有可能仅将用于训练对象分类器的tensorflow图中的权重导入到我将训练用于进行对象检测的新定义的图中。所以基本上我想做这样的事情：
# here I initialize the new graph
conv_1=tf.nn.conv2d(in, weights_from_old_graph)
conv_2=tf.nn.conv2d(conv_1, weights_from_old_graph)
...
conv_n=tf.nn.nnconv2d(conv_n-1,randomly_initialized_weights)
fc_1=tf.matmul(conv_n, randomly_initalized_weights)