[TensorFlow] Saver를 이용하여 기존 model의 weight를 읽어오자.

Tensorflow에서 saver를 이용하여 기존 학습된 모델의 값을 읽어오는 방법.

1. 모델 전체를 읽어오는 경우

saver = tf.train.Saver(tf.trainable_variables(), max_to_keep=10)
saver.restore(sess, pretrained_model)

2. architecture 중 일부 레이어를 제외할 경우

variables = tf.trainable_variables()
variables_to_restore = [v for v in variables if v.name != '제외할레이어']
saver = tf.train.Saver(variables_to_restore, max_to_keep=10)
saver.restore(sess, pretrained_model)
 
# scope을 이용한 경우 아래와 같이 해당 scope에 대한 부분을 제할수 있음
variables_to_restore = [v for v in variables if v.name.split('/')[0] != '제외할 scope']

저작자표시비영리

'전공관련 > Deep Learning' 카테고리의 다른 글

Deconvolution 파라미터에 따른 출력 크기 계산하기  (0)	2018.10.19
[TensorFlow] meta file로부터 graph를 읽어오고 사용하는 방법  (2)	2018.03.22
[TensorFlow] Saver를 이용하여 기존 model의 weight를 읽어오자.  (0)	2018.03.05
digits 에서 학습한 텐서플로우 모델 파이썬에서 사용하기  (0)	2018.01.19
[TensorFlow] Slim을 써보자 - custom preprocessing을 설정하자  (0)	2017.12.06
[TensorFlow] Slim을 써보자 - custom architecture를 만들자  (0)	2017.12.06