同时运行多个经过预训练的Tensorflow网络

同时运行多个经过预训练的Tensorflow网络

最简单的解决方案是创建不同的会话，为每个模型使用单独的图形：

# Build a graph containing `net1`.with tf.Graph().as_default() as net1_graph:  net1 = CreateAlexNet()  saver1 = tf.train.Saver(...)sess1 = tf.Session(graph=net1_graph)saver1.restore(sess1, 'epoch_10.ckpt')# Build a separate graph containing `net2`.with tf.Graph().as_default() as net2_graph:  net2 = CreateAlexNet()  saver2 = tf.train.Saver(...)sess2 = tf.Session(graph=net1_graph)saver2.restore(sess2, 'epoch_50.ckpt')

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如果由于某种原因该方法不起作用，并且您必须使用一个

tf.Session

（例如，因为您希望将来自两个网络的结果合并到另一个TensorFlow计算中），最好的解决方案是：

1. 像已经做的那样在名称范围中创建不同的网络，并且

2. tf.train.Saver

   为两个网络创建单独的实例，并带有一个附加参数以重新映射变量名称。

当构建的储户，就可以通过一本字典作为

var_list

参数，在检查点映射变量的名称（即没有名称范围前缀）给

tf.Variable

你的每个模型创建的对象。

您可以以

var_list

编程方式进行构建，并且应该能够执行以下 *** 作：

with tf.name_scope("net1"):  net1 = CreateAlexNet()with tf.name_scope("net2"):  net2 = CreateAlexNet()# Strip off the "net1/" prefix to get the names of the variables in the checkpoint.net1_varlist = {v.name.lstrip("net1/"): v     for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES, scope="net1/")}net1_saver = tf.train.Saver(var_list=net1_varlist)# Strip off the "net2/" prefix to get the names of the variables in the checkpoint.net2_varlist = {v.name.lstrip("net2/"): v     for v in tf.get_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES, scope="net2/")}net2_saver = tf.train.Saver(var_list=net2_varlist)# ...net1_saver.restore(sess, "epoch_10.ckpt")net2_saver.restore(sess, "epoch_50.ckpt")