记录一下用改写VGG16，加上word2vec，在cifar10数据集上训练image2text的过程：
1.语言模型
选用已经训练好的text8，直接加载模型，对cifar10标签的各个单词进行词向量的映射即可。
2.image的模型
选用VGG16，对VGG16的后3层进行改写：
搭建自己的网络：my_vgg
然后加载VGG16训练好的参数矩阵VGG16.npy，初始化取前5层的参数后，对自己定义的my_vgg模型在新的数据集（cifar10）上重新进行训练。
加载npy文件中的预训练参数，且不要6，7,8三个全连接层，在自定义的网络上重新进行训练。训练生成一个输入图片，输出图像标签的模型，保存为model.ckpt.
3.joint_model的训练和预测
joint_model：
joint_model 需要完全复用my_vgg中定义的结构，计算出输入图片的one_hot标签，
同时在joint_model这个新的模型中，只取my_vgg模型的前几层，4096以后的几个全连接层都去掉，重新添加两个新的全连接层，
最终joint_model模型的输出与输入图片对应标签的词向量维度保持一致，此处为（1,200）
该模型的loss通过
计算。
最后模型测试效果见下：
准确率为： 0.8081
4.joint_model训练和预测过程中遇到的问题
训练过程中有时候训练到一半中断了，可以加载之前保存的模型，在该模型基础上训练，在这个joint_model中需要加载两个模型，
第一个模型是必须加载的模型，即在第二步里训练好的my_vgg.py保存的模型model.ckpt，从这个模型中计算输入图片，输出的one_hot。此时需要声明一个saver对象，加载它。
其次，还要声明一个saver2对象，来加载我们训练一半的joint_model中的模型。
这样，才可以恢复整个图中的参数。
进行预测的时候也是同样的道理，我在预测时犯了一个错误，刚开始只加载了joint_model训练后保存的模型，然而预测效果却很差，但是在训练的时候明明准确率很高了，后来检查了下，发现没有加载my_vgg对应的模型导致的。最后用两个saver对象分别加载这两个训练好的模型，问题就没有了。
