tensorflow 恢复指定层与不同层指定不同学习率的方法
如下所示：
#tensorflow中从ckpt文件中恢复指定的层或将指定的层不进行恢复:
#tensorflow中不同的layer指定不同的学习率
withtf.Graph().as_default():
#存放的是需要恢复的层参数
variables_to_restore=[]
#存放的是需要训练的层参数名,这里是没恢复的需要进行重新训练,实际上恢复了的参数也可以训练
variables_to_train=[]
forvarinslim.get_model_variables():
excluded=False
forexclusioninfine_tune_layers:
#比如finetunelayer中包含logits,bottleneck
ifvar.op.name.startswith(exclusion):
excluded=True
break
ifnotexcluded:
variables_to_restore.append(var)
#print('vartorestore:',var)
else:
variables_to_train.append(var)
#print('vartotrain:',var)
#这里省略掉一些步骤,进入训练步骤:
#将variables_to_train,需要训练的参数给optimizer的compute_gradients函数
grads=opt.compute_gradients(total_loss,variables_to_train)
#这个函数将只计算variables_to_train中的梯度
#然后将梯度进行应用:
apply_gradient_op=opt.apply_gradients(grads,global_step=global_step)
#也可以直接调用opt.minimize(total_loss,variables_to_train)
#minimize只是将compute_gradients与apply_gradients封装成了一个函数,实际上还是调用的这两个函数
#如果在梯度里面不同的参数需要不同的学习率,那么可以:
capped_grads_and_vars=[]#[(MyCapper(gv[0]),gv[1])forgvingrads_and_vars]
#update_gradient_vars是需要更新的参数,使用的是全局学习率
#对于不是update_gradient_vars的参数,将其梯度更新乘以0.0001,使用基本上不动
forgradingrads:
forupdate_varsinupdate_gradient_vars:
ifgrad[1]==update_vars:
capped_grads_and_vars.append((grad[0],grad[1]))
else:
capped_grads_and_vars.append((0.0001*grad[0],grad[1]))
apply_gradient_op=opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars,global_step=global_step)
#在恢复模型时:
withsess.as_default():
ifpretrained_model:
print('Restoringpretrainedmodel:%s'%pretrained_model)
init_fn=slim.assign_from_checkpoint_fn(
pretrained_model,
variables_to_restore)
init_fn(sess)
#这样就将指定的层参数没有恢复
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