python - 如何将一个图的输出作为 tensorflow 中另一图的输入传递

Question

我想使用 INCEPTION_V4 模型作为特征提取器进行迁移学习并从下载代码和检查点文件 GitHub repository of Tensorflow

然后我添加了自己的层以进行 5 个类别的分类。但是在使用 tf.train.Saver 进行模型恢复期间，它显示错误，无法找到我添加的图层的变量值。

为了解决这个问题，我创建了两个单独的图表，一个用于加载预训练模型，另一个用于分类层。但我无法将一个图的输出作为第二个图的输入传递。您能否建议任何其他方法来进行迁移学习或解决问题

Answer 1

简单的解决方案是仅构建初始模型(没有层)，然后创建保护程序并将其用于恢复，然后才创建层。

还有更复杂的解决方案(您可以将要恢复的所有变量的列表传递给 tf.Saver 的 var_list 参数，并将其初始化为所有初始变量的列表)，但这一个应该很简单，我用我的迁移学习模型来做到这一点。