TensorFlow笔记（10） CheckPoint

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1. checkpoint

随着数据的复杂性和网络深度的加深，训练的强度就会加大
万一电脑训练太久炸裂，或者突然怎么了断电了和不小心关掉了
那岂不是得重新训练

不存在的，可以用保存检查点checkpoint，把当前所有可训练变量值存储到检查点文件
需要时再重新拿来加载就行了，这样就可以实现断点训练

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2. 保存检查点

为了得到可以用来后续恢复模型以进一步训练或评估的检查点文件（checkpoint file）
首先需要生成saver

saver = tf.train.Saver()

在训练循环中，将定期调用saver.save()方法
向训练文件夹中写入包含了当前所有可训练变量值得检查点文件

saver.save