tensorflow實現(xiàn)測試時讀取任意指定的check point的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
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(wǎng)絡(luò)參數(shù)值,第二個儲存每一層的名字,第三個儲存圖結(jié)構(gòu)
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(diào)用最新一次的check point,那很可能不是最佳的一組參數(shù),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(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)會自動默認最新的訓練出來的參數(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實現(xiàn)測試時讀取任意指定的check point的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)就是小編分享給大家的全部內(nèi)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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