我一直在使用tf.reset_default_graph()来测试几个图形/模型。但是，现在我想在不同的数据集上训练相同的模型/图形。因此，我想重置创建的模型的权重，而不必删除然后重新创建整个模型。请注意，我将在20个不同的数据集上训练模型。因此，与删除现有模型并为每个数据集创建一个新模型相比，仅重置权重可能是一个更简单的操作。如果我错了，请纠正我。
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基于此GitHub issue，没有单个函数可以执行此操作，但是提供的解决方法是保存您的初始权重，然后使用它来重新初始化它们的权重（而不是分别随机地初始化它们）时间）。
最初，
Winit = weights.get_weights() # do this once before training
以后，
weights.set_weights(Winit) # call each time to reset weights