Question

我正在尝试使用vgg_16微调 Momentum Optimizer 模型。为此，我使用了来自here的预训练模型。

在微调之前，我从模型中分配如下的变量值，

variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore(exclude=["vgg_16/fc8"])
init_assign_op, init_feed_dict = slim.assign_from_checkpoint(model_path, variables_to_restore)

注意，我不排除vgg_16/*/*/Momentum个变量。因此我收到了一个错误，

ValueError: Checkpoint is missing variable [vgg_16/conv1/conv1_1/weights/Momentum],

正如所料。

我的问题是，在exlude列表中包含所有Momentum变量非常麻烦（example）。有没有更聪明的方法来排除Momentum变量？

这很重要，因为对于像resnet这样的大型模型来说，手动输入排除项是不可能的。

提前谢谢！

Answer 1

您可以使用以下代码解决此问题：

def _init_fn():


    variables_to_restore = []
      for var in slim.get_model_variables():
        excluded = False
        for exclusion in exclusions:
          if var.op.name.startswith(exclusion):
            excluded = True
            break
        if not excluded:
          variables_to_restore.append(var)

      if tf.gfile.IsDirectory(FLAGS.checkpoint_path):
        checkpoint_path = tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.checkpoint_path)
      else:
        checkpoint_path = FLAGS.checkpoint_path

      tf.logging.info('Fine-tuning from %s' % checkpoint_path)

      return slim.assign_from_checkpoint_fn(
          checkpoint_path,
          variables_to_restore,
    ignore_missing_vars=FLAGS.ignore_missing_vars)

在slim.learning.train(init_fn=init_fn,)

中使用此功能

排除slim.assign_from_checkpoint搜索Momentum变量

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