tf.contrib.framework.init_from_checkpoint函数无法正常工作求助

这个问题主要出在两个关键的使用误区上，都是针对tf.contrib.framework.init_from_checkpoint的特性理解不到位导致的：

1. 变量创建方式不匹配 #

init_from_checkpoint是专门为tf.get_variable设计的API，它会修改get_variable创建的变量的初始化逻辑。但你用了tf.Variable来定义新模型的变量——tf.Variable的初始化器在创建时就被固定为你指定的[0,0,0]，init_from_checkpoint无法覆盖这个默认初始化器，自然加载不了checkpoint里的值。

2. 全局初始化覆盖了checkpoint加载逻辑 #

就算你用对了变量创建方式，直接调用tf.global_variables_initializer()也会出问题：这个操作会强制执行所有变量的默认初始化器（也就是你设置的[0,0,0]），完全忽略init_from_checkpoint设置的从checkpoint加载的逻辑。

修复后的代码示例 #

把tf.Variable换成tf.get_variable，并使用tf.contrib.framework.initialize_all_variables()来初始化变量（它会尊重init_from_checkpoint的设置）：

import tensorflow as tf
model_name = "./my_model.ckp"
### MY MODEL IS COMPOSED BY 2 VARIABLES
with tf.variable_scope("A"):
    A = tf.get_variable("A1", initializer=[1, 2, 3])
with tf.variable_scope("B"):
    B = tf.get_variable("B1", initializer=[4, 5, 6])
# INITIALIZING AND SAVING THE MODEL
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run(session=sess)
    print(sess.run([A, B]))
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, model_name)
#### CLEANING UP
tf.reset_default_graph()
### CREATING OTHER "MODEL"
with tf.variable_scope("C"):
    # 使用get_variable替代Variable，指定shape和类型即可，不需要默认初始值
    A = tf.get_variable("A1", shape=[3], dtype=tf.int32)
with tf.variable_scope("B"):
    B = tf.get_variable("B1", shape=[3], dtype=tf.int32)
# MAPPING THE VARIABLES FROM MY CHECKPOINT TO MY NEW SET OF VARIABLES
tf.contrib.framework.init_from_checkpoint(
    model_name, {"A/": "C/", "B/": "B/"})
with tf.Session() as sess:
    # 使用initialize_all_variables，它会执行init_from_checkpoint设置的加载逻辑
    tf.contrib.framework.initialize_all_variables().run(session=sess)
    print(sess.run([A, B]))

运行这段代码，第二次输出就会符合预期：[array([1, 2, 3], dtype=int32), array([4, 5, 6], dtype=int32)]

补充说明 #

如果你坚持要使用tf.Variable（不推荐），可以通过以下方式实现：

1. 先调用tf.global_variables_initializer()初始化变量到默认值
2. 手动获取init_from_checkpoint添加的赋值操作并运行

但这种方式需要额外收集操作，代码会更繁琐，所以优先推荐使用tf.get_variable的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tiago Freitas Pereira