深度学习之Tensorflow原理与进阶实战（03.20）

日期：2020.03.19
资料：《深度学习之Tensorflow原理与进阶实战》
章节：第四章

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代码分析：

**·**实例4.5：
line3： print_tensors_in_checkpoint_file
分析：从ckpt文件中读取tensor信息

tf.train.Saver():既可以将这个训练的sess保存为ckpt，如：
saver.save(sess, savedir+“linermodel.cpkt”)
也可以只保存关心的参数部分：
saver = tf.train.Saver({‘weight’: W, ‘bias’: b})

**·**实例4.6：
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2)
分析：建立ckpt的保存器，max_to_keep表示训练要保存的检查点的数量，新的ckpt会替换旧的ckpt，最后训练的结果只留2个权重文件

**·**实例4.7：
tf.train.MonitoredTrainingSession(checkpoint_dir=‘log/checkpoints’,save_checkpoint_secs = 2) as sess:
分析：按时保存检查点ckpt文件，save_checkpoint_secs = 2表示保存时间间隔（2s）
注：使用此方法，需要定义global_step变量，global_step = tf.train.get_or_create_global_step()

相关补充

1.tensorboard相关问题：
当运行tensorboard --logdir mnist_with_summaries\
遇到报错：tensorboard --logdir logs Fatal error in launcher: Unable to create process using
将指令改为python -m tensorboard.main --logdir mnist_with_summaries
即可解决报错
2.tf1.x代码转tf2.0参考链接