如何用保存的模型替换部分张量流代码

Question

我想知道是否有人可以告诉我如何用Tensorflow中的（已经）保存的小模型替换大型模型的一部分。确切地说，我想要的是，在下面，将y（g）部分地设为f（x）。 y = g（x）是已经训练过的，保存过的模型，我想训练f（x）而不用链接g（x）。

with tf.variable_scope("foo"):
    z1 = f(x1)
with tf.variable_scope("bar", reuse=True):
    z2 = f(x2)

我将声明f（x）两次像

<Switch>
  <Redirect exact from='/' to='/dashboard' />
  <Route exact path='/dashboard' component={Dashboard} />
</Switch>

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Answer 1

执行y = tf.stop_gradient(g(x))之类的操作，并通过创建自己的保护程序并将g的变量列表传递给检查点来加载g的权重。