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
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:所以不需要指定要保存的每个变量。你知道吗
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