TensorFlow实现模型断点训练,checkpoint模型载入方式

深度学习中，模型训练一般都需要很长的时间，由于很多原因，导致模型中断训练，下面介绍继续断点训练的方法。

方法一：载入模型时，不必指定迭代次数，一般默认最新

# 保存模型
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) # 最多保留最新的模型
 
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
 # saver.restore(sess, './log/' + "model_savemodel.cpkt-" + str(20000))
 sess.run(tf.global_variables_initializer())
 ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./log/') # 注意此处是checkpoint存在的目录，千万不要写成‘./log'
 if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
 saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path) # 自动恢复model_checkpoint_path保存模型一般是最新
 print("Model restored...")
 else:
 print('No Model')

方法二：载入时，指定想要载入模型的迭代次数

需要到Log文件夹中，查看当前迭代的次数，如下：此时为111000次。

以前对应编号的采样图片为：

1.获取最新保存的模型

即上图中的model-9400

import tensorflow as tf

graph=tf.get_default_graph()  # 获取当前图
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

checkpoint_file=tf.train.latest_checkpoint(model_path)
saver = tf.train.import_meta_graph("{}.meta".format(checkpoint_file))
saver.restore(sess,checkpoint_file)

2.获取某个迭代次数的模型

比如上图中的model-9200

import tensorflow as tf

graph=tf.get_default_graph()  # 获取当前图
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

checkpoint_file=os.path.join(model_path,'model-9200')
saver = tf.train.import_meta_graph("{}.meta".format(checkpoint_file))
saver.restore(sess,checkpoint_file)

获取变量值

## 得到当前图中所有变量的名称
tensor_name_list=[tensor.name for tensor in graph.as_graph_def().node] 
# 查看所有变量
print(tensor_name_list) 

# 获取input_x和input_y的变量值
input_x = graph.get_operation_by_name("input_x").outputs[0]
input_y = graph.get_operation_by_name("input_y").outputs[0]

以上这篇TensorFlow实现模型断点训练,checkpoint模型载入方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持来客网。