带检查点的Tensorflow简单\u保存

2024-03-28 23:03:16 发布

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我试着在训练的不同阶段保存我的模型。假设我想在5个时代之后保存。你知道吗

此时此刻,我正在使用:

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

很有魅力。然而,我意识到它节省了整个图和每次迭代的权重,这有很高的计算成本。你知道吗

我想更新我的模型的权重,保持上一次保存的图形不变(因为它在训练期间不会改变)

我读过tf.列车保护器似乎符合我的意图。但这迫使我指定所有要保存的变量,这不像简单的\u save方法那么实用。因此,我想知道是否有任何方法可以以检查点的方式使用simple\u save。你知道吗


Tags: 方法模型modelsavetffoldersimpleoutputs
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-03-28 23:03:16

我认为你对tf.train.Saver的理解是错误的。你可以做一些简单的事情:

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")

所以不需要指定要保存的每个变量。你知道吗

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