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私はテンソルフローを学習しており、あらかじめ訓練されたアレックスネットの重みを使って実験を行っています。Tensorflow）復元後に変数が割り当てられないのはなぜですか？
私は13000回の反復後に保存しました。復元後にモデルを再トレーニングしようとしています。
ただし、復元後は、初期化で使用された値で変更されません。
なぜこのようなことが起こりますか？
saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt")
をしかし、このコードは、変数には影響しません：すべてのコードが（でも、tensorflow公式サイト）は、単にコードを復元するために導入されました。
は、結果の画像は以下の通りです：ご覧のとおり 
は、復元後、 'session.run（' CONV /カーネル：0' ）で実行される 'CONV2 /カーネル' と呼ば重量が異なっています'model- + 13000.ckpt'からの1つ
多くの人がこの問題に苦労していると思います。
あなたがチェックポイントからモデルを復元した場合、あなたはもうtf.global_variables_initializer()を使用したくないあなたに