一般使用
saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")
即可加载已经训练好的网络，可是有时候想值使用部分层的参数，这时候可以选择在加载网络之后重新初始化剩下的层
var_list = [weights['wd1'], weights['out'], biases['bd1'], biases['out'], global_step]
initfc = tf.variables_initializer(var_list, name='init')比如我们想从新初始化var_list中的各个层，在restore之后，再初始化即可
sess.run(init)
saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt")
print sess.run(global_step)
#initialize several layer
sess.run(initfc)
print sess.run(global_step)
即可发现部分变量重新初始化了
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