训练张量流模型是否自动保存参数？

我跑了demo tensorflow MNIST model（以型号/图片/ MNIST）由训练张量流模型是否自动保存参数？

python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

这是否意味着，该模型完成训练后，参数/权重自动存储在二级存储？或者我们是否必须编辑代码以包含要存储的参数的“保存”功能？

来源

2016-04-21 goluhaque

您可能会发现在https://github.com一个简单的例子/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/10_save_restore_net.py –

不，它们不会自动保存。一切都在记忆中。您必须明确添加一个保存程序功能以将模型存储到辅助存储。

首先创建一个保存动作

saver = tf.train.Saver(tf.all_variables())

然后，你要保存你的模型，因为它的进展在火车过程中，通常N步之后。这个中间步骤通常被称为“检查点”。

# Save the model checkpoint periodically. 
    if step % 1000 == 0: 
    checkpoint_path = os.path.join('.train_dir', 'model.ckpt') 
    saver.save(sess, checkpoint_path)

然后你可以从检查点恢复模式：

saver.restore(sess, model_checkpoint_path)

看看tensorflow.models.image.cifar10对于一个具体的例子

来源

2016-04-21 22:05:32 fabrizioM

训练张量流模型是否自动保存参数？

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