今天小编就为大家分享一篇tensorflow如何继续训练之前保存的模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

前言 自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后，感觉Pytorch的优点妙不可言，各种设计简洁，方便研究网络结构修改，容易上手，比TensorFlow的臃肿好多了。对于深度学习的初学者，Pytorch值得推荐。今天主要主要谈谈Pytorch是如何加载预训练模型的参数以及代码的实现过程。 直接加载预选脸模型 如果我们使用的模型和预训练模型完全一样，那么我们就可以直接加载别人的模型，还有一种情况，我们在训练自己模型的过程中，突然中断了，但只要我们保存了之前的模型的参数也可以使用下面的代码直

一：需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_data*0.1+0.3 weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0),name=w) biases=tf.Variable(tf.zeros([1]),name=b) y=weight*x_da