tensorflow 恢复指定层与不同层指定不同学习率的方法

如下所示：

#tensorflow 中从ckpt文件中恢复指定的层或将指定的层不进行恢复:#tensorflow 中不同的layer指定不同的学习率 with tf.Graph().as_default():#存放的是需要恢复的层参数 variables_to_restore = [] #存放的是需要训练的层参数名,这里是没恢复的需要进行重新训练,实际上恢复了的参数也可以训练  variables_to_train = []  for var in slim.get_model_variables():   excluded = False   for exclusion in fine_tune_layers:   #比如fine tune layer中包含logits,bottleneck    if var.op.name.startswith(exclusion):     excluded = True     break   if not excluded:    variables_to_restore.append(var)    #print('var to restore :',var)   else:    variables_to_train.append(var)    #print('var to train: ',var)    #这里省略掉一些步骤,进入训练步骤:  #将variables_to_train,需要训练的参数给optimizer 的compute_gradients函数  grads = opt.compute_gradients(total_loss, variables_to_train)  #这个函数将只计算variables_to_train中的梯度  #然后将梯度进行应用:  apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)  #也可以直接调用opt.minimize(total_loss,variables_to_train)  #minimize只是将compute_gradients与apply_gradients封装成了一个函数,实际上还是调用的这两个函数  #如果在梯度里面不同的参数需要不同的学习率,那么可以:   capped_grads_and_vars = []#[(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars]  #update_gradient_vars是需要更新的参数,使用的是全局学习率  #对于不是update_gradient_vars的参数,将其梯度更新乘以0.0001,使用基本上不动 for grad in grads: for update_vars in update_gradient_vars: if grad[1]==update_vars: capped_grads_and_vars.append((grad[0],grad[1])) else: capped_grads_and_vars.append((0.0001*grad[0],grad[1]))  apply_gradient_op = opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars, global_step=global_step)  #在恢复模型时:   with sess.as_default():    if pretrained_model:    print('Restoring pretrained model: %s' % pretrained_model)    init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(    pretrained_model,    variables_to_restore)    init_fn(sess)   #这样就将指定的层参数没有恢复

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