Tensorflow在不一样训练场景下读取和使用不一样格式pretrained model的方法

不一样应用场景分析与示例 Tensorflow读取预训练模型是模型训练中常见的操做，一般的应用的场景包括：python 1）训练中断后须要从新开始，将保存以前的checkpoint（包括.data .meta .index checkpoint这四个文件），而后从新加载模型，从上次断点处继续训练或预测。实现方法以下：git 若是代码中已经构建好了网络结构图 with tf.Session() as

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