我在使用Tensorflow的tf.Saver来加载一个预训练模型，并希望通过擦除（重新初始化为随机值）某些层的权重和偏置来重新训练这些层，然后训练这些层并保存训练后的模型。我找不到一种方法来重新初始化这些变量。我尝试过tf.initialize_variables(fine_tune_vars)但它不起作用（我猜是因为这些变量已经被初始化了），我还看到可以将变量传递给tf.Saver以便部分加载模型，但这只是我想要实现的一半（因为当我保存训练后的模型时，我希望它能保存所有变量，而不仅仅是我加载的那些）。

提前感谢！

回答：

initialize_all_variables应该可以重新初始化之前已经初始化的变量。

刚刚在0.10版本中进行了这个健全性检查

tf.reset_default_graph()a = tf.Variable(tf.ones_initializer(()))init_op = tf.initialize_all_variables()modify_op = a.assign(5.0)sess = tf.InteractiveSession()sess.run(init_op)print(a.eval())sess.run(modify_op)print(a.eval())sess.run(init_op)print(a.eval())

结果

1.05.01.0