如何恢复多个模型并在tensorflow中平均它们？

Question

我已经分别训练了两个模型，我想加载它们的变量并求它们的平均值。但它出了问题tf.get_默认值图形（）

这是我的代码结构（我知道这是错误的，但如何正确地编写？）在

sess = tf.session()
saver_one = tf.train.import_meta_graph('./model1.ckpt.meta')
saver_one.restore(sess,'./model1.ckpt')
graph_one = tf.get_default_graph()
wc1 = graph_one.get_tensor_by_name('wc1:0')
……
saver_two = tf.train.import_meta_graph('./model2.ckpt.meta')
saver_two.restore(sess,'./model2.ckpt')
graph_two = tf.get_default_graph()
wc1_two = graph_two.get_tensor_by_name('wc1:0')
……

错误是：

Answer 1

您试图覆盖这些图形，但结果出现不匹配（某些维度不匹配）。最好把它们分开。在

graph_one = tf.Graph()
with graph_one.as_default():
  session_one = tf.Session()
  with session_one.as_default():
    saver_one = tf.train.import_meta_graph('./model1.ckpt.meta')
    wc1_one_value = session_one.run([graph_one.get_tensor_by_name('wc1:0')])

# Similar for graph_two
...

print (wc1_one_value + wc1_two_value) / 2  # Or whatever you want

要将它们重新分配到会话中，请构造图，然后执行tf.分配操作。在

^{pr2}$

要获取变量，可以使用get_trainable_variables或用reuse=True再次定义它。 然后再次导出模型。在