学習済みモデルはどこで読むか

model_fn_builderの中のmodel_fnの中で python

if init_checkpoint:
  (assignment_map, initialized_variable_names
   ) = modeling.get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint)

ってやってる

• tvars = tf.trainable_variables()
• init_vars = tf.train.list_variables(init_checkpoint)
• init_varsの各要素のうちtvarsに含まれているものについてassignment_map に name→nameの対応づけを書き込んでいる
  • コメントに """Compute the union of the current variables and checkpoint variables."""って書かれてるけどUnionじゃなくてIntersectじゃない？
• なぜこれをやっているのか？
  • これによってPretrainedモデルでも、Fine-tunedモデルでも気にせずに読める

その後TPUのためにアダプタをかませたりする分岐はあるが基本的には python

tf.train.init_from_checkpoint(init_checkpoint, assignment_map)

• tf.compat.v1.train.init_from_checkpoint | TensorFlow Core r2.0

  • 第1引数はファイル名など
  • assignment_map はどの変数をどの変数に対応づけるかを記述する

• initialized_variable_namesはログ表示にしか使ってなさげ