tensorflow - 如何在tensorflow中初始化pb文件的变量而不附带ckpt文件？

Question

我有一个简单的 pb 文件，没有任何 ckpt 文件。我想(随机)初始化 pb 文件的所有权重并将初始化的权重保存为 ckpt 文件。我找不到任何方法来做到这一点。全局变量初始值设定项只是没有抛出任何变量来保存

Answer 1

模型可以通过三种方式保存为.pb格式。使用 tf.saved_model.simple_save、tf.saved_model.Builder.save 或 estimator.export_savedmodel。

要回答您的问题，您可以使用函数 tf.saved_model.loader.load(sess,[tag_constants.TRAINING],Export_Dir) 恢复 .pb 模型 >。

然后，您可以使用以下代码恢复权重(您应该记住与Weights Tensor对应的名称):

with graph2.as_default():
        with tf.Session(graph=graph2) as sess:
            # Restore saved values
            print('\nRestoring...')
            tf.saved_model.loader.load(sess,[tag_constants.SERVING],path)
            #Specify the correct `Weights_Tensor_Name`
            Weights_Var = graph2.get_tensor_by_name('Weights_Tensor_Name:0')

之后，您可以使用以下代码将权重保存到 .checkpoint 文件:

saver = tf.train.Saver({"Weights_Var": Weights_Var})

但是，如果您只想将随机张量(名称为权重)保存到检查点文件中，则可以使用函数生成随机张量tf.random.uniform 然后可以使用以下代码保存它:

saver = tf.train.Saver({"Weights_Var": Weights_Var})