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tensorflow實(shí)現(xiàn)測(cè)試時(shí)讀取任意指定的check point的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

 更新時(shí)間:2020年01月21日 10:13:03   作者:繼琨  
今天小編就為大家分享一篇tensorflow實(shí)現(xiàn)測(cè)試時(shí)讀取任意指定的check point的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

tensorflow在訓(xùn)練時(shí)會(huì)保存三個(gè)文件,

model.ckpt-xxx.data-00000-of-00001
model.ckpt-xxx.index
model.ckpt-xxx.meta

其中第一個(gè)儲(chǔ)存網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值,第二個(gè)儲(chǔ)存每一層的名字,第三個(gè)儲(chǔ)存圖結(jié)構(gòu)

隨著訓(xùn)練的過程,每隔一段時(shí)間都會(huì)保存一組以上三個(gè)文件,而在訓(xùn)練之前我們并不知道什么時(shí)候可以達(dá)到最佳的擬合,訓(xùn)練時(shí)間過短會(huì)導(dǎo)致欠擬合,訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)則會(huì)導(dǎo)致過擬合。

如果每次測(cè)試時(shí),我們都自動(dòng)調(diào)用最新一次的check point,那很可能不是最佳的一組參數(shù),當(dāng)我們訓(xùn)練了很多個(gè)epoch時(shí),我們需要往回尋找最佳的check point,此時(shí)就需要指定的check point,下面有是具體方法:

修改checkpoint文件

一個(gè)checkpoint文件的內(nèi)容如下

model_checkpoint_path: "model.ckpt-1623"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-1393"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-1451"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-1507"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-1565"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-1623"

這里面的后綴不同的數(shù)字就是不同的版本的參數(shù),數(shù)字越小越早,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)默認(rèn)最新的訓(xùn)練出來的參數(shù),而我們只需要在第一行把數(shù)字修改為我們想要調(diào)用的ckpt即可。

以上這篇tensorflow實(shí)現(xiàn)測(cè)試時(shí)讀取任意指定的check point的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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