假设我训练了一个 TensorFlow 模型并保存了它，现在有一个不同的模型，并且我想将保存的模型中的一些权重用于模型中的某些层（它们具有相同的形状）。
现在，我能够找到如何从模型中保存特定变量（具有特定名称），但我无法找到任何按名称恢复这些变量的示例。
例如，假设在我保存的模型中，我保存了一个名为“v1”的权重张量（具有某种形状）。现在，在我的新模型中，我有一个名为“v2”的权重张量（其形状与“v1”张量相同）。现在我想将“v1”保存的变量加载到我的“v2”权重张量，或者更好地将这个“v1”权重加载到我的新图中的多个张量。
这可能吗？如果是这样，我该怎么做？
我找到了解决此问题的解决方法。
您可以做的是将变量值直接保存到磁盘中，无论是作为值还是作为字典，其中键作为张量名称和值。
例如：
vars_dict = {}
for tensor in (list_of_tensors_you_want_to_save):
vars_dict[tensor.name] = sess.run(tensor)
然后您可以将任何变量从该字典加载到您想要的任何其他变量。
在我的示例中，假设原始张量称为“v1”，我要加载的两个张量是“v2”和“v3”，可以执行以下操作：
tensor_to_load_1 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("v2")
tensor_to_load_2 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("v3")
assign_op_1 = tf.assign(tensor_to_load_1, vars_dict["v1"])
assign_op_1 = tf.assign(tensor_to_load_2, vars_dict["v1"])
sess.run([assign_op_1, assign_op_2])
当然，这仅受限于“v1”、“v2”和“v3”必须具有相同的形状。
使用此示例代码，您可以保存任何变量并将它们加载到您想要的任何其他变量，而不需要原始图表与当前图表相匹配。
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