tensorflow 载入多个模型权重

心已赠人 2021-06-24 16:12 610阅读 0赞

# 载入预训练参数
            tvars = tf.trainable_variables()
            initialized_variable_names = {}
            scaffold_fn = None
            if init_checkpoint:    #init_checkpoint为模型参数文件
                for init_file in init_checkpoint.split(","):
                    assignment_map, tmp_init_map = get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_file)
                    tf.train.init_from_checkpoint(init_file, assignment_map)
                    initialized_variable_names.update(tmp_init_map)

def get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint):
        """Compute the union of the current variables and checkpoint variables."""
        initialized_variable_names = {}
    
        name_to_variable = collections.OrderedDict()
        for var in tvars:
            name = var.name
            m = re.match("^(.*):\\d+$", name)
            if m is not None:
                name = m.group(1)
            name_to_variable[name] = var
    
        init_vars = tf.train.list_variables(init_checkpoint)
    
        assignment_map = collections.OrderedDict()
        for x in init_vars:
            (name, var) = (x[0], x[1])
            if name not in name_to_variable:
                continue
            assignment_map[name] = name
            initialized_variable_names[name] = 1
            initialized_variable_names[name + ":0"] = 1
    
        return assignment_map, initialized_variable_names

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