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私はY層を持つモデルを持っているとしましょう。Tensorflow：リストアせず、訓練可能な変数のみを保存する
trainable=Falseにモデルを復元しようとしていますので、復元できるように、tf.train.Saver(var_list=list_of_Y-1_layers)を定義するときにすべてのY-1レイヤー（変数名）をvar_listに挿入します。
私は自分自身を訓練したいと思っている最後のレイヤーを復元したくないので、var_listを置くと復元されます。そこに置かないと、チェックポイントの内部に保存されません。トレーニング。
この変数は他の場所に保存されますか？または私は保存/復元のために何か間違っているのですか？
サイドノート： 学習可能な変数が保存されているかどうかをチェックするために、私はあなたがvar_listを指定せずにあなたの全体のモデルを保存することができtensorflow/tensorflow/python/tools/inspect_checkpoint.py
だからあなたの問題は、あなたがしたくない場合に、訓練中の変数をチェックポイントするだけでなく、それを復元しないようにしたいということでしょうか？ 1つのオプションはすべてを保存して復元することですが、復元した後に実行する 'init_trainable = tf.variables_initializer（tf.trainable_variables（））'も持っています。 – jdehesa