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我就废话不多说了,直接上代码吧!
import tensorflow as tf def model_1(): with tf.variable_scope("var_a"): a = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="a") vars = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith("var_a")] print(len(vars)) return vars def model_2(): vars1 = model_1() with tf.variable_scope("var_b"): a = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="a") vars2 = [var for var in tf.trainable_variables() if var.name.startswith("var")] print(len(vars2)) return vars1 def pretrain_model1(): print("-------- model 1 ------") vars = model_1() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "./model.ckpt") def train_model2(): print("-------- model 2 ------") model1_vars = model_2() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver = tf.train.Saver(var_list=model1_vars) saver.restore(sess, "./model.ckpt") vars = sess.run([model1_vars]) for var in vars: print(var) step = 2 if step == 1: pretrain_model1() else: train_model2()
以上这篇tensorflow 只恢复部分模型参数的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月04日
2025年01月04日
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