Question

我想保存模型/图形并将其重新加载到另一个文件中。但是，我也希望能够继续更新新文件中的模型。到目前为止，我已经成功地重新加载了诸如神经网络输出之类的东西，但是我无法更新网络。

我已经尝试过了，但是它甚至无法编译。

tf.identity(self.train_pi_op, name="train_pi_op")
tf.identity(self.train_value_op, name="train_value_op")
tf.identity(self.target_update, name="target_update")

我需要重新加载这些内容：

self.train_pi_op = self.pi_optimizer.minimize(self.pi_loss, var_list=get_vars('main/pi'))
with tf.control_dependencies([self.train_pi_op]):
    self.train_value_op = self.value_optimizer.minimize(self.value_loss, var_list=self.value_params)
with tf.control_dependencies([self.train_value_op]):
    self.target_update = tf.group([tf.assign(self.v_targ, self.polyak * self.v_targ + (1 - self.polyak) * self.v_main)
                                for self.v_main, self.v_targ in zip(get_vars('main'), get_vars('target'))])

有人可以指出我正确的方向吗？如果可能的话，是否可以以某种方式保存权重和偏差并在其他文件中重用它们？我还在某处读到AdamOptimizer有其自己的参数（随时间变化），所以我相信我无法重写它，或者那是错误的吗？

提前谢谢大家

Answer 1

所以我认为我已经解决了，只需简单地命名即可：

self.train_pi_op = self.pi_optimizer.minimize(self.pi_loss, var_list=get_vars('main/pi'), name="train_pi_op")

，并且在另一个我用

调用的程序中

self.train_pi_op = self.graph.get_operation_by_name("train_pi_op")

Tensorflow-重新加载模型并能够继续更新

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