machine-learning - 在 tensorflow 中提取子图

Question

我有预训练的网络，我正在尝试获取它的一部分(子图)tf 图以及变量和保护程序对象。

我就是这样做的:

subgraph = tf.graph_util.extract_sub_graph(default_graph, list of nodes to preserve)
tf.reset_default_graph()
tf.import_graph_def(subgraph)

然而，这会删除所有变量(当我调用reset_default_graph时)。即使我明确地将变量的操作节点(仅“变量”类型操作)添加到“要保留的节点列表”中。

如何在保留变量值的同时保留较大图的子图？是否需要添加一些新节点到“保留列表”？

我仍然不清楚图节点和变量之间的关系，教程仅提到变量的创建会在图中创建一些操作(节点)。

Answer 1

我认为你所做的看起来是正确的。正如您所说，变量只是一个输出特定值的张量的操作(图中的节点)。您应该能够将变量节点添加到列表中以保留它们，就像您已经做的那样。您可以使用 print(sess.graph_def) 确保您提供的名称正确吗？