如何在使用tf.train.Saver加載模型檢查點時修改張量形狀？

Question

我訓練了一個具有固定批次大小的RNN，但是現在我想修改我用tf.train.Saver保存的圖表，使批量大小爲1以進行推斷。我怎麼去解決這個問題？

session = tf.InteractiveSession() 
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta') 
saver.restore(session, 'model.ckpt') 

Answer 1

實現此目的的一種方法是在測試時重建不同的（儘管兼容）網絡並將恢復限制爲僅權重。

在培訓過程中，

net = make_my_net(batch_size) 
... 
saver.save(session, model_name) 

在測試過程中，

net = make_my_net(1) 
... 
saver.restore(session, model_name) 

後者將取代變量（包括網絡權）與被先前保存的那些價值觀。根據documentation，您不必初始化即將覆蓋的變量，但我相信它並不總是如此。

請注意，重建不同的網絡使您有機會構建更清潔的測試網絡，通過刪除掉落等圖層。