tensorflow實現測試時讀取任意指定的check point的網絡參數
更新時間：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實現測試時讀取任意指定的check point的網絡參數，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
tensorflow在訓練時會保存三個文件，
model.ckpt-xxx.data-00000-of-00001 model.ckpt-xxx.index model.ckpt-xxx.meta
其中第一個儲存網絡參數值，第二個儲存每一層的名字，第三個儲存圖結構
隨著訓練的過程，每隔一段時間都會保存一組以上三個文件，而在訓練之前我們并不知道什么時候可以達到最佳的擬合，訓練時間過短會導致欠擬合，訓練時間過長則會導致過擬合。
如果每次測試時，我們都自動調用最新一次的check point，那很可能不是最佳的一組參數，當我們訓練了很多個epoch時，我們需要往回尋找最佳的check point，此時就需要指定的check point，下面有是具體方法：
修改checkpoint文件
一個checkpoint文件的內容如下
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字就是不同的版本的參數，數字越小越早，系統(tǒng)會自動默認最新的訓練出來的參數，而我們只需要在第一行把數字修改為我們想要調用的ckpt即可。
以上這篇tensorflow實現測試時讀取任意指定的check point的網絡參數就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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