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tensorflowにおける、別モデルへのパラメータ(重み、バイアス等)の復元

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mizuwater

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現在、tensorflowを用いて学習を行っているのですが、モデルAを学習後、そのモデルAの重みやバイアスを、別のモデルBに移して初期化するにはどのようにすればいいでしょうか?

モデルの構成は以下のような形です。()内はノード数です。
モデルA:
LSTM(20)-LSTM(20)-Dense(10)※1

モデルB:
LSTM(10)-LSTM(10)-LSTM(20)-LSTM(20)-Dense(10)
[LSTM(10)-LSTM(10)]←モデルBで追加された部分
[LSTM(20)-LSTM(20)-Dense(10)]←モデルAと同じ部分※2

※1のパラメータで、※2のパラメータを初期化後、モデルBを再学習させたいです。

よろしくお願いします。

モデルのコードは以下になります。

'モデルA'
X:input_data

lstm_3 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(20, name='blstmc3')#
lstm_4 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(20, name='blstmc4')#

lstm_out_3 = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_3,X,dtype=tf.float32,time_major=False)#
lstm_out_4 = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_4,lstm_out_3,dtype=tf.float32,time_major=False)#

lstm_out_last = lstm_out_4[:,-1,:]##last output only

W11 = weight_variable([20, 10])
b11 = bias_variable([10])
f_logit = tf.matmul(lstm_out_last, W11) + b11
predict_vector = tf.nn.relu(f_logit)

'モデルB'
X:input_data

lstm_1 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(10, name='blstmc1')#
lstm_2 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(10, name='blstmc2')#
lstm_3 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(20, name='blstmc3')#
lstm_4 = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(20, name='blstmc4')#

lstm_out_1 = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_1,X,dtype=tf.float32,time_major=False)#
lstm_out_2 = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_2,lstm_out_1,dtype=tf.float32,time_major=False)#
lstm_out_3 = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_3,lstm_out_2,dtype=tf.float32,time_major=False)#
lstm_out_4 = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_4,lstm_out_3,dtype=tf.float32,time_major=False)#

lstm_out_last = lstm_out_4[:,-1,:]##last output only

W11 = weight_variable([20, 10])
b11 = bias_variable([10])
f_logit = tf.matmul(lstm_out_last, W11) + b11
predict_vector = tf.nn.relu(f_logit)
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回答 1

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saver.restoreで読み込みたいparameterを指定しないと異なるモデルでは復元できないかと

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