在训练好的lstm图层和输出图层之间插入并训练一个附加图层

Question

以下是我想做的事情：

我想使用一些转移学习技术来处理序列问题：   首先使用dataset_1训练一个lstm模型，   第二个在输出层之前插入另一个lstm层，   然后使用dataset_2仅训练新添加的图层，其他图层的变量从第一个训练阶段导入并保持不变

这就是问题，现有方法在恢复预训练模型时都需要变量名称的重量/偏差。我想在我的code中使用函数tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(*)。但是，该函数是一个黑盒子，无法获取具体的变量名称。我怎么能实现这个想法？