Использование весов от Autoencoder для инициализации нейронной сети в тензорном потоке

Question

Я построил автокодер, используя Python и Tensorflow. Чтобы построить Autoencoder, я использовал учебник Tensorflow о том, как создать Autoencoder для чтения набора данных MNIST на рукописных цифрах. Я использовал его, чтобы найти особенности композиций CGRA.

До сих пор я перестроил код для автокодирования таким образом, что я могу использовать его на своих собственных данных. Я нашел функции и уже сумел восстановить Input, до определенной ошибки. ТЕПЕРЬ, я пытаюсь использовать весы Autoencoders, чтобы инициализировать Neural Network с параметрами, подобными кодерной части моего Autoencoder. Затем добавьте один дополнительный слой с одним нейроном и функцией линейной активации для выполнения регрессионного анализа (или в основном контролируемого обучения).

Итак, мой вопрос: как инициализировать нейронную сеть с конкретными весами (не случайными) с использованием тензорного потока?

Буду признателен за любую помощь. Ссылки на учебные пособия или другие ссылки на другие темы.

Tahnks in Advance!

Answer 1

Когда вы строите tf.Variable, первый аргумент - initial_value.

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/state_ops/variables#Variable.init

Вы можете предоставить любой тензор вы хотите инициализировать переменные, а не только, скажем, случайную инициализацию.

Другой вариант - вы можете назначать значения для переменных после построения, если вам это проще.

Надеюсь, что это поможет!