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现实中碰到一个问题，训练好分类模型，比如训练保存了一个10分类的模型，但是实际用的时候呢，可能是做20分类，但是还想继续使用前面保存的模型。那么相当于是只加载前几层的参数，最后一层做一些修改。
一般实验情况下保存的时候，都是用的saver类来保存，如下
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,"model.ckpt")加载时的代码
saver.restore(sess,"model.ckpt")
前面的描述相当于是保存了所有的参数，然后加载所有的参数。但是目前的情况有所变化了，不能加载所有的参数，最后一层的参数不一样了，需要随机初始化。如何操作呢？
首先对每一层添加name scope，如下：
with name_scope('conv1'):
xxx
with name_scope('conv2'):
xxx
with name_scope('fc1'):
xxx
with name_scope('output'):
xxx
然后根据变量的名字，选择加载哪些变量，
#得到该网络中，所有可以加载的参数
variables = tf.contrib.framework.get_variables_to_restore()
#删除output层中的参数
variables_to_resotre = [v for v in varialbes if v.name.split('/')[0]!='output']
#构建这部分参数的saver
saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)
saver.restore(sess,'model.ckpt')
在tensorflow中，有多种方式可以得到变量的信息：
tf.contrib.framework.get_variables_to_restore()
tf.all_variables()
tf.trainable_varialbes()
等等，可以多看看API
