如何使用tf.layers在预训练模型中在输出层之前插入图层

Question

我创建了一个CNN，它有2个转换层，后跟FC层和输出层（仅2个节点）然后我使用saver.save（sess，path）保存参数，现在我想加载前训练后的重量并冻结所有层，然后在FC1之后和输出层之前插入另一个FC2层。

Answer 1

我找到了一个有用的解决方案

convWeights = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope="THE SCOPE OR VARIABLE OR LAYER NAME")                               
convDict = dict([(var.op.name, var) for var in convWeights])
saver = tf.train.Saver(convDict)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init);
    saver.restore(sess, "MODEL.ckpt")