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我们可以保存一个检查点
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step)
然后,稍后,我可以恢复所有变量:
saver.restore(sess, FLAGS.train_dir)
我想得到我在调用'saver.save'时通过的'golbal_step',以便我可以在上一个global_step的基础上继续训练。
有什么办法可以得到吗? CheckpointState 似乎不包含该信息。
message CheckpointState {
// Path to the most-recent model checkpoint.
string model_checkpoint_path = 1;
// Paths to all not-yet-deleted model checkpoints, sorted from oldest to
// newest.
// Note that the value of model_checkpoint_path should be the last item in
// this list.
repeated string all_model_checkpoint_paths = 2;
}
赞Tensorflow get the global_step when restoring checkpoints ,我可以引入一个新的TF变量,但如果我能不添加新变量就最好了。有什么办法吗?
最佳答案
我认为一个简单的 sess.run(global_step)
应该返回值。
## Create and Save global_step
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
train_step = tf.train.AdamOptimizer(...).minimize(..., global_step=global_step, ...)
...
saver = tf.train.Saver() # var_list is None: defaults to the list of all saveable objects.
## Restore global_step
sess.run(tf.global_variables_initializer())
...
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FilePath_checkpoints)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
last_global_step = sess.run(global_step)
关于tensorflow - 如何在 saver.restore 之后检索最后一个 global_step,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36619230/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!