TensorFlow）为什么恢复后变量没有赋值？

Question

我正在学习 tensorflow 并使用 alexnet 的预训练权重进行实验。

我在 13000 次迭代后保存，我正在尝试在恢复后重新训练模型。

但是恢复后，权重并没有随着初始化时使用的值改变。

为什么会这样？所有代码（甚至，tensorflow官网）只是介绍恢复的代码：

saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt")

但是这段代码对变量没有任何影响。

结果图片如下：

如你所见，恢复后，'session.run('conv/kernel:0')执行的名为'conv2/kernel'的权重与'model-+13000.ckpt'[=12=执行的权重不同]

我想很多人都会为这个问题而苦恼。

谢谢

Answer 1

如果您从检查点恢复模型，您不想再使用 tf.global_variables_initializer()。（你只需在训练开始前第一次创建模型时初始化权重，否则你基本上是从头开始。）

这应该会更好：

saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt")
print sess.run('conv/kernel:0')

Tensorflow) Why variables are not assigned after restoration?