如何在TensorFlow中恢复部分计算图？

我想在TensorFlow中只恢复计算图的一部分。我的架构包含两个网络。第一个网络的输出是第二个网络的输入。第一个网络已经预训练，我希望从一个检查点中恢复。我不希望更新第一个网络的参数。有没有我可以遵循的例子来实现这一点？

谢谢

回答：

我没有您任务的具体代码，但这里有一个简短的指南，可能会对您有所帮助：

首先，您需要将您的网络解析为tf.GraphDef格式，代码应该如下所示：

graph_def = tf.GraphDef()with tf.gfile.FastGFile("path/to/graphdef") as f:  s = f.read()graph_def.ParseFromString(s)

或者从检查点/保存的模式中恢复，然后转换为GraphDef，方法如下：

tf.train.import_meta_graph('checkpoint.meta')tf.get_default_graph().as_graph_def()

现在您已经有了graph_def

其次，使用tf.graph_util.extract_sub_graph从graph_def中提取子图，您可以指定作为第二个网络输入的目标节点。

最后，使用tf.import_graph_def导入第二步中的子图。

另外，由于您不希望更新第一个网络的参数，您可以使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants来冻结其参数

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