tensorflow代碼在加載ckpt模型時一般會使用如下代碼：

saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, "model.ckpt")

那么問題來了，如果想把開源的ckpt模型加載到自己代碼里不同的變量命名空間中， 應(yīng)該如何操作呢？

查看tensorflow文檔可以發(fā)現(xiàn)，tf.train.Saver() 接受一個 var_list 參數(shù)，可以是一個 dict[str, SaveableObject]，即一個名字到tf變量的映射，利用它即可實現(xiàn)模型加載時的命名映射。

舉一個栗子。在kinetics-i3d代碼中，有如下一段

rgb_variable_map = {} for variable in tf.global_variables(): if variable.name.split('/')[0] == 'RGB':if eval_type == 'rgb600':rgb_variable_map[variable.name.replace(':0', '')[len('RGB/inception_i3d/'):]] = variableelse:rgb_variable_map[variable.name.replace(':0', '')] = variablergb_saver = tf.train.Saver(var_list=rgb_variable_map, reshape=True)

功能是根據(jù)不同eval_type加載模型的時候，如果eval_type == 'rgb600'，就需要把待加載模型中的每個權(quán)重的名字都映射到計算圖中加了'RGB/inception_i3d/'前綴的名字的變量。這樣就實現(xiàn)了命名映射。

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作者：dailydreamer

總結(jié)

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