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)
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(guò)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(guò)短會(huì)導(dǎo)致欠擬合，訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)則會(huì)導(dǎo)致過(guò)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(lái)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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