是否可以将部分训练过的模型加载到TensorFlow中新建模型的一部分？

Question

是否可以将部分训练过的模型加载到TensorFlow中新建模型的一部分？

我的意思是，例如，一些以前训练过的模型没有用。但其中一部分仍然有用。该部分可用于新建模型。除了这一部分，新建模型的其他部分应该进行训练，但这部分不需要再次训练。新建模型与旧模型完全不同，只是部分相同。

如果可以这样做，如何编写这样的代码？

Answer 1

其中一种可能性：

• 获取要导入的模型的代码
• 查找要保留的图表部分的最后一项操作
• 在此操作
中将代码拆分为两部分（类或函数）
• 构建图表的共享部分并加载权重
• 继续添加新图表的其余部分
• 在新添加的部分中运行终端操作

或者，您可以构建整个旧模型，并使用＆＃34; fork＆＃34;在中间，并且在运行时，忽略旧的未使用部分中的终端op，并且仅使用新添加部分中的终端op。这样，只会对新分支进行培训。

如果你没有代码但只有已保存的图形定义，那就有点复杂了：你需要找到你想按名称在加载的图形中分叉的操作。