时间：2020-10-17 23:27:39 | 栏目：Python代码 | 点击：次
一般使用
saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")
即可加载已经训练好的网络，可是有时候想值使用部分层的参数，这时候可以选择在加载网络之后重新初始化剩下的层
var_list = [weights['wd1'], weights['out'], biases['bd1'], biases['out'], global_step] initfc = tf.variables_initializer(var_list, name='init')
比如我们想从新初始化var_list中的各个层，在restore之后，再初始化即可
sess.run(init) saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt") print sess.run(global_step) #initialize several layer sess.run(initfc) print sess.run(global_step)
即可发现部分变量重新初始化了