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我正在尝试创建一个由许多训练有素的模型组成的集合。所有模型都有相同的图,只是权重不同。我正在使用 tf.get_variable
创建模型图.对于同一个图形架构,我有几个不同的检查点(具有不同的权重),我想为每个检查点制作一个实例模型。
如何在不覆盖先前加载的权重的情况下加载多个检查点?
当我用 tf.get_variable
创建我的图表时,我可以创建多个图形的唯一方法是传递参数 reuse = True
.现在,如果我尝试在加载之前更改将构建方法包含在新范围内的图形变量的名称(因此它们无法与其他创建的图形共享),那么这将不起作用,因为新名称将与保存的名称不同重量,我将无法加载它。
最佳答案
这需要一些技巧。让我们保存几个简单的模型
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import tensorflow as tf
def build_graph(init_val=0.0):
x = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.get_variable('w', initializer=init_val)
y = x + w
return x, y
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--init', help='dummy string', type=float)
parser.add_argument('--path', help='dummy string', type=str)
args = parser.parse_args()
x1, y1 = build_graph(args.init)
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(y1, {x1: 10})) # outputs: 10 + i
save_path = saver.save(sess, args.path)
print("Model saved in path: %s" % save_path)
# python ensemble.py --init 1 --path ./models/model1.chpt
# python ensemble.py --init 2 --path ./models/model2.chpt
# python ensemble.py --init 3 --path ./models/model3.chpt
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import tensorflow as tf
def build_graph(init_val=0.0):
x = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.get_variable('w', initializer=init_val)
y = x + w
return x, y
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--path', help='dummy string', type=str)
args = parser.parse_args()
x1, y1 = build_graph(-5.)
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess, args.path)
print("Model loaded from path: %s" % args.path)
print(sess.run(y1, {x1: 10}))
# python ensemble_load.py --path ./models/model1.chpt # gives 11
# python ensemble_load.py --path ./models/model2.chpt # gives 12
# python ensemble_load.py --path ./models/model3.chpt # gives 13
def build_graph(x, init_val=0.0):
w = tf.get_variable('w', initializer=init_val)
y = x + w
return x, y
if __name__ == '__main__':
models = ['./models/model1.chpt', './models/model2.chpt', './models/model3.chpt']
x = tf.placeholder(tf.float32)
outputs = []
for k, path in enumerate(models):
# THE VARIABLE SCOPE IS IMPORTANT
with tf.variable_scope('model_%03i' % (k + 1)):
outputs.append(build_graph(x, -100 * np.random.rand())[1])
def restore_collection(path, scopename, sess):
# retrieve all variables under scope
variables = {v.name: v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scopename)}
# retrieves all variables in checkpoint
for var_name, _ in tf.contrib.framework.list_variables(path):
# get the value of the variable
var_value = tf.contrib.framework.load_variable(path, var_name)
# construct expected variablename under new scope
target_var_name = '%s/%s:0' % (scopename, var_name)
# reference to variable-tensor
target_variable = variables[target_var_name]
# assign old value from checkpoint to new variable
sess.run(target_variable.assign(var_value))
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import tensorflow as tf
def restore_collection(path, scopename, sess):
# retrieve all variables under scope
variables = {v.name: v for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scopename)}
# retrieves all variables in checkpoint
for var_name, _ in tf.contrib.framework.list_variables(path):
# get the value of the variable
var_value = tf.contrib.framework.load_variable(path, var_name)
# construct expected variablename under new scope
target_var_name = '%s/%s:0' % (scopename, var_name)
# reference to variable-tensor
target_variable = variables[target_var_name]
# assign old value from checkpoint to new variable
sess.run(target_variable.assign(var_value))
def build_graph(x, init_val=0.0):
w = tf.get_variable('w', initializer=init_val)
y = x + w
return x, y
if __name__ == '__main__':
models = ['./models/model1.chpt', './models/model2.chpt', './models/model3.chpt']
x = tf.placeholder(tf.float32)
outputs = []
for k, path in enumerate(models):
with tf.variable_scope('model_%03i' % (k + 1)):
outputs.append(build_graph(x, -100 * np.random.rand())[1])
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(outputs[0], {x: 10})) # random output -82.4929
print(sess.run(outputs[1], {x: 10})) # random output -63.65792
print(sess.run(outputs[2], {x: 10})) # random output -19.888203
print(sess.run(W[0])) # randomly initialize value -92.4929
print(sess.run(W[1])) # randomly initialize value -73.65792
print(sess.run(W[2])) # randomly initialize value -29.888203
restore_collection(models[0], 'model_001', sess) # restore all variables from different checkpoints
restore_collection(models[1], 'model_002', sess) # restore all variables from different checkpoints
restore_collection(models[2], 'model_003', sess) # restore all variables from different checkpoints
print(sess.run(W[0])) # old values from different checkpoints: 1.0
print(sess.run(W[1])) # old values from different checkpoints: 2.0
print(sess.run(W[2])) # old values from different checkpoints: 3.0
print(sess.run(outputs[0], {x: 10})) # what we expect: 11.0
print(sess.run(outputs[1], {x: 10})) # what we expect: 12.0
print(sess.run(outputs[2], {x: 10})) # what we expect: 13.0
# python ensemble_load_all.py
关于tensorflow - 如何在 tensorflow 中创建集成?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35464652/
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