python学习教程：tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取

最新推荐文章于 2022-03-25 10:57:10 发布
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#tensorflow #python #编程语言 #人工智能

本文介绍了如何使用TensorFlow保存和读取训练变量的checkpoint。通过创建saver，在训练循环中保存变量，并展示了如何直接恢复所有变量或只恢复部分变量到新网络。同时分享了作者自学Python的心路历程，强调了计算机基础知识的重要性。

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今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1.保存变量

先创建（在tf.Session()之前）saver

saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1)  #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据

然后在训练的循环里面

checkpoint_path = os.path.join(Path, ‘model.ckpt’) saver.save(session, checkpoint_path, global_step=step) #这里的step是循环训练的次数，也就是第几次迭代

以下保存的变量文件在这里插入图片描述
2.变量读取

1.若要直接恢复所有变量可以

saver = tf.train.Saver
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