如下所示：

10年积累的成都做网站、成都网站建设、成都外贸网站建设经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有平陆免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

#tensorflow 中从ckpt文件中恢复指定的层或将指定的层不进行恢复:
#tensorflow 中不同的layer指定不同的学习率
 
with tf.Graph().as_default():
		#存放的是需要恢复的层参数
	 variables_to_restore = []
	 #存放的是需要训练的层参数名,这里是没恢复的需要进行重新训练,实际上恢复了的参数也可以训练
  variables_to_train = []
  for var in slim.get_model_variables():
   excluded = False
   for exclusion in fine_tune_layers:
   #比如fine tune layer中包含logits,bottleneck
    if var.op.name.startswith(exclusion):
     excluded = True
     break
   if not excluded:
    variables_to_restore.append(var)
    #print('var to restore :',var)
   else:
    variables_to_train.append(var)
    #print('var to train: ',var)
 
 
  #这里省略掉一些步骤,进入训练步骤:
  #将variables_to_train,需要训练的参数给optimizer 的compute_gradients函数
  grads = opt.compute_gradients(total_loss, variables_to_train)
  #这个函数将只计算variables_to_train中的梯度
  #然后将梯度进行应用:
  apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)
  #也可以直接调用opt.minimize(total_loss,variables_to_train)
  #minimize只是将compute_gradients与apply_gradients封装成了一个函数,实际上还是调用的这两个函数
  #如果在梯度里面不同的参数需要不同的学习率,那么可以:
 
  capped_grads_and_vars = []#[(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars]
  #update_gradient_vars是需要更新的参数,使用的是全局学习率
  #对于不是update_gradient_vars的参数,将其梯度更新乘以0.0001,使用基本上不动
 	for grad in grads:
 		for update_vars in update_gradient_vars:
 			if grad[1]==update_vars:
 				capped_grads_and_vars.append((grad[0],grad[1]))
 			else:
 				capped_grads_and_vars.append((0.0001*grad[0],grad[1]))
 
 	apply_gradient_op = opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars, global_step=global_step)
 
 	#在恢复模型时:
 
  with sess.as_default():
 
   if pretrained_model:
    print('Restoring pretrained model: %s' % pretrained_model)
    init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(
    pretrained_model,
    variables_to_restore)
    init_fn(sess)
   #这样就将指定的层参数没有恢复

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前题目：tensorflow恢复指定层与不同层指定不同学习率的方法-创新互联
本文地址：http://ybzwz.com/article/esogh.html