decompose_graph
功能说明
分解训练代码中的图，用于对分解后的模型进行finetune（微调）。
约束说明
- 用户已经使用auto_decomposition接口成功分解模型。
- 需基于训练代码使用该接口，且必须保证auto_decomposition接口分解的模型文件是基于该训练代码得到的。
- 该接口只会修改图，但不会修改已经引用卷积的变量，假如一个卷积在被分解前已经被某个变量引用，则不应再使用该变量。
函数原型
add_ops = decompose_graph(save_path, graph=None)
参数说明
参数名 |
输入/返回值 |
含义 |
使用限制 |
|---|---|---|---|
save_path |
输入 |
auto_decomposition张量分解后所得文件的保存路径。 |
数据类型：string |
graph |
输入 |
待分解的图，可选。如果不输入或为None，则会对当前图进行分解。 |
数据类型：tf.Graph 默认值：None |
add_ops |
返回值 |
张量分解后新添加卷积层的名字的列表。 |
数据类型：list |
返回值说明
张量分解后新添加卷积层的名字的列表。
函数输出
无。
调用示例
用户训练代码中：
from amct_tensorflow.tensor_decompose import decompose_graph # 构造网络的图的用户代码... decompose_graph(save_path='decomposed_path/model') # 构造并应用优化器的用户代码... # ... # 在训练前加载分解后模型权重的代码（由用户补充处理）...
父主题： 张量分解
