tensorflow：从.ckpt文件中读取任意变量

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思路有些混乱，希望大家能理解我的意思。

看了faster rcnn的tensorflow代码，关于fix_variables的作用我不是很明白，所以写了以下代码，读取了预训练模型vgg16得fc6和fc7的参数，以及faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7，将它们做了对比，发现结果不一样，说明vgg16的fc6和fc7只是初始化了faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7，之后后者被训练。

具体读取任意变量的代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

file_name = '/home/dl/projectBo/tf-faster-rcnn/data/imagenet_weights/vgg16.ckpt' #.ckpt的路径
name_variable_to_restore = 'vgg_16/fc7/weights' #要读取权重的变量名
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(file_name)
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
print('shape', var_to_shape_map[name_variable_to_restore]) #输出这个变量的尺寸
fc7_conv = tf.get_variable("fc7", var_to_shape_map[name_variable_to_restore], trainable=False) # 定义接收权重的变量名
restorer_fc = tf.train.Saver({name_variable_to_restore: fc7_conv }) #定义恢复变量的对象
sess = tf.Session()
sess.run(tf.variables_initializer([fc7_conv], name='init')) #必须初始化
restorer_fc.restore(sess, file_name) #恢复变量
print(sess.run(fc7_conv)) #输出结果

用以上的代码分别读取两个网络的fc6 和 fc7 ，对应参数尺寸和权值都不同，但参数量相同。

再看lib/nets/vgg16.py中的：

（注意注释）

def fix_variables(self, sess, pretrained_model):
  print('Fix VGG16 layers..')
  with tf.variable_scope('Fix_VGG16') as scope:
    with tf.device("/cpu:0"):
      # fix the vgg16 issue from conv weights to fc weights
      # fix RGB to BGR
      fc6_conv = tf.get_variable("fc6_conv", [7, 7, 512, 4096], trainable=False)            
      fc7_conv = tf.get_variable("fc7_conv", [1, 1, 4096, 4096], trainable=False)
      conv1_rgb = tf.get_variable("conv1_rgb", [3, 3, 3, 64], trainable=False)      #定义接收权重的变量，不可被训练
      restorer_fc = tf.train.Saver({self._scope + "/fc6/weights": fc6_conv, 
                                    self._scope + "/fc7/weights": fc7_conv,
                                    self._scope + "/conv1/conv1_1/weights": conv1_rgb}) #定义恢复变量的对象
      restorer_fc.restore(sess, pretrained_model) #恢复这些变量

      sess.run(tf.assign(self._variables_to_fix[self._scope + '/fc6/weights:0'], tf.reshape(fc6_conv, 
                          self._variables_to_fix[self._scope + '/fc6/weights:0'].get_shape())))
      sess.run(tf.assign(self._variables_to_fix[self._scope + '/fc7/weights:0'], tf.reshape(fc7_conv, 
                          self._variables_to_fix[self._scope + '/fc7/weights:0'].get_shape())))
      sess.run(tf.assign(self._variables_to_fix[self._scope + '/conv1/conv1_1/weights:0'], 
                          tf.reverse(conv1_rgb, [2])))                 #将vgg16中的fc6、fc7中的权重reshape赋给faster-rcnn中的fc6、fc7

我的理解：faster rcnn的网络继承了分类网络的特征提取权重和分类器的权重，让网络从一个比较好的起点开始被训练，有利于训练结果的快速收敛。