在Tensorflow中重新初始化变量

Question

我正在使用Tensorflow tf.Saver来加载预先训练过的模型，我想通过擦除（重新初始化为随机）它们适当的权重和偏差来重新训练它的一些层，然后训练那些分层并保存训练有素的模型。我找不到重新初始化变量的方法。我试过tf.initialize_variables(fine_tune_vars)但它不起作用（我假设因为变量已经初始化了），我也看到你可以将变量传递给tf.Saver以便你部分加载模型，但是这是我想要实现的一半（因为当我保存训练好的模型时，我希望它保存所有变量，而不仅仅是我加载的变量）。

提前谢谢！

Answer 1

initialize_all_variables应该可以重新初始化以前初始化的var。

刚刚在0.10

进行了这次健全检查

tf.reset_default_graph()
a = tf.Variable(tf.ones_initializer(()))
init_op = tf.initialize_all_variables()
modify_op = a.assign(5.0)

sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(init_op)
print(a.eval())
sess.run(modify_op)
print(a.eval())
sess.run(init_op)
print(a.eval())

结果

1.0
5.0
1.0