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鉴于我在相同的数据上训练了几个不同的模型，并且我训练的所有神经网络都具有相同的体系结构，所以我想知道是否可以恢复这些模型，对其权重求平均并使用平均值初始化权重。

这是图形外观的一个示例。基本上，我需要的是平均要加载的重量。

import tensorflow as tf
import numpy as np

#init model1 weights
weights = {
    'w1': tf.Variable(),
    'w2': tf.Variable()
}
# init model1 biases
biases = {
    'b1': tf.Variable(),
    'b2': tf.Variable()
}
#init model2 weights
weights2 = {
    'w1': tf.Variable(),
    'w2': tf.Variable()
}
# init model2 biases
biases2 = {
    'b1': tf.Variable(),
    'b2': tf.Variable(),
}

# this the average I want to create
w = {
    'w1': tf.Variable(
        tf.add(weights["w1"], weights2["w1"])/2
    ),
    'w2': tf.Variable(
        tf.add(weights["w2"], weights2["w2"])/2
    ),
    'w3': tf.Variable(
        tf.add(weights["w3"], …