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带有检查点的Tensorflow simple_保存

tensorflow python

m33n · 技术社区 · 7 年前

我试图在训练时以不同的步骤保存我的模型。假设我想在5个纪元后储蓄。

此时,我正在使用:

tf.saved_model.simple_save(
            sess, model_folder, inputs, outputs
        )

这是一种魅力。尽管如此,我意识到它在每次迭代中节省了整个图和权重,这会带来很高的计算成本。

我想更新我的模型的权重,保留上次保存的图形(因为它在训练期间不会改变)

我读过 火车储蓄器 这似乎符合我的意图。但这迫使我指定我想要保存的所有变量,这并不像 简单保存 方法所以我想知道是否有任何方法可以使用 简单保存

1 回复 | 直到 7 年前

gorjan 7 年前

我认为你对这个问题的理解是错误的 tf.train.Saver . 您可以做一些简单的事情,如:

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    for e in range(epochs):
        ...
        if e % 5 == 0:
            saver.save(sess, "/path/where/to/save/model")

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