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我正在 this tutorial 上练习 TensorFlow . evaluate
函数依赖于加载最新检查点的训练:
checkpoint_path = "./checkpoints/train"
ckpt = tf.train.Checkpoint(encoder=encoder,
decoder=decoder,
optimizer = optimizer)
ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=5)
start_epoch = 0
if ckpt_manager.latest_checkpoint:
start_epoch = int(ckpt_manager.latest_checkpoint.split('-')[-1])
ckpt.restore(ckpt_manager.latest_checkpoint)
for epoch in range(start_epoch, EPOCHS):
start = time.time()
total_loss = 0
for (batch, (img_tensor, target)) in enumerate(dataset):
batch_loss, t_loss = train_step(img_tensor, target)
total_loss += t_loss
if batch % 100 == 0:
print ('Epoch {} Batch {} Loss {:.4f}'.format(
epoch + 1, batch, batch_loss.numpy() / int(target.shape[1])))
loss_plot.append(total_loss / num_steps)
ckpt_manager.save()
如果没有 ckpt_manager.save()
,evaluation
函数将不起作用。
当我们已经训练了一个模型并且检查点在 checkpoint_path
中可用时。我们应该如何在没有训练的情况下加载模型?
最佳答案
您可以使用 tf.train.latest_checkpoint
获取最新的检查点文件,然后使用 ckpt.restore
手动加载它:
checkpoint_path = "./checkpoints/train"
ckpt = tf.train.Checkpoint(encoder=encoder,
decoder=decoder,
ckpt_path = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_path)
ckpt.restore(ckpt_path)
关于tensorflow - 如何加载 TensorFlow 中的最后一个检查点?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62081517/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!