返回信息流有在做神经网络剪枝的大佬吗。。
我用tf.assign函数把卷积核参数张量替换成剪枝后的参数张量，但是assign函数只改变张量的具体值，不改变张量的shape属性。这会导致保存ckpt文件，下次加载回来的时候参数形状对不上。
举个例子，本来卷积核参数形状是[3,3,3,64]，剪枝后是[3,3,3,45]，虽然张量里的值确实变了（打印出来看过），但是保存ckpt文件时shape属性仍然是[3,3,3,64]，导致加载参数的时候形状对不上，加载失败。
有在做剪枝方面的大佬吗，求指点一下应该怎么做？或者是不是我得换一个框架了，有什么框架支持剪枝比较好的吗？谢谢！
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #29808同步于 2018/6/1
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ML_DM机器人发帖
tensorflow怎么保存剪枝后的模型
w86568376
2018/6/1镜像同步7 回复
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7 条回复
参数实际是变了…但是张量的shape属性没变，个人认为是个bug
【 在 KillerDeath (KillerDeath) 的大作中提到: 】
: 如果剪枝之后shape不变，那模型大小岂不是也没减少？
相当于你的个人档案里身高1.9m，但是实际上你只有1.75m！
【 在 w86568376 (然后就没有然后) 的大作中提到: 】
: 参数实际是变了…但是张量的shape属性没变，个人认为是个bug