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我就废话不多说了，直接上代码吧！
import tensorflow as tf
def model_1():
with tf.variable_scope("var_a"):
a = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="a")
vars = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith("var_a")]
print(len(vars))
return vars
def model_2():
vars1 = model_1()
with tf.variable_scope("var_b"):
a = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="a")
vars2 = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith("var")]
print(len(vars2))
return vars1
def pretrain_model1():
print("-------- model 1 ------")
vars = model_1()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, "./model.ckpt")
def train_model2():
print("-------- model 2 ------")
model1_vars = model_2()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver(var_list=model1_vars)
saver.restore(sess, "./model.ckpt")
vars = sess.run([model1_vars])
for var in vars:
print(var)
step = 2
if step == 1:
pretrain_model1()
else:
train_model2()
以上这篇tensorflow 只恢复部分模型参数的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
tensorflow,模型,参数
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。