如何将两个模型还原到一个会话中，然后分别保存它们？

Question

我有两个模型，它们来自同一网络，但具有不同的顶级变量作用域名称，因此两个变量集的名称完全不同，例如，对于aw变量，一个是j2e / training / w，另一个是e2j / training / w。 我想将它们加载到一个会话中并进行一些交互训练，并希望分别保存这两个模型，有点像双重学习... 我能怎么做？我能喜欢吗？

    .........building graph...........
    saver1 = tf.train.Saver(var_list1)
    saver2 = tf.train.Saver(var_list2)
    saver1.restore(sess, model1)
    saver2.restore(sess, model2)

最后：

    saver1.save(sess, path1)
    saver2.save(sess, path2)

如果是这样，如何恢复两个模型之间的交互？哪个模型可以保存图的这一部分？以及如何获取var_list1和var_list2？

非常感谢..

Answer 1

好的，尝试这样的事情：

struct

现在为其他模型做类似的功能。

对于您提到的保存部分，您说得对，因为这些保存者指向不同的变量集