使用Slim更改TF Checkpoint的权重以进行训练

Question

我想“手动”操纵TF slim保存的模型检查点的权重。我需要培训新版本的旧版本，具有纤薄的可视化和分布式培训。有没有办法修改检查点中保存的随机初始化权重并使用该检查点进行训练？

Answer 1

绝对可以，请参阅此answer以供参考

摘要：

首先需要一个将字符串映射到numpy.array的字典，该字符串是将分配给变量的张量的名称，并使用此字典运行所有variable.assign ops作为{的feed_dict {1}}