TF检查站里有什么?例如,估计器存储一个单独的文件,其中包含GraphDef
原型,您基本上可以做一个tf.import_graph_def()
,然后创建一个tf.train.Saver()
并将一个检查点还原到图中。现在,如果您有另一个GraphDef
来描述一个完全不同的图,它恰好共享完全相同的变量名和匹配的变量维,那么您是否能够将检查点加载到该图中?换言之,它只是一个变量名到值的映射,还是假设了在加载过程中要检查的图形的其他内容?如果您尝试将检查点加载到作为原始图子集的图中(即张量维度和名称匹配,但缺少一些名称),该怎么办?在
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人们什么时候开始阅读文档(?): https://www.tensorflow.org/mobile/prepare_models
这些是不同的概念。只要形状匹配,就可以加载权重。如果有一场比赛失利,你会得到:
但是,您可以调整一个非常重要的情况,其中图形完全不同:
就我而言,我得到了:
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