TensorFlow train.Supervisor - 在训练停止时保存检查点?
TensorFlow train.Supervisor - save checkpoint upon training stop?
在 TensorFlow 1.0 中,tf.train.Supervisor
以 save_model_secs
的间隔保存检查点。有没有办法在训练结束时保存检查点,而不是在训练期间定期保存?
tf.train.Supervisor
在循环结束时写一个检查点。如果你想避免写入其他检查点,你可以将 save_model_secs
设置为一个大值。这是一个仅保存单个最终检查点的示例:
import tensorflow as tf
y = tf.Variable(0)
y = tf.assign_add(y, 1)
sv = tf.train.Supervisor(logdir='/tmp', save_model_secs=100000000)
with sv.managed_session() as sess:
for step in range(10):
if sv.should_stop():
break
print(sess.run(y))
在 TensorFlow 1.0 中,tf.train.Supervisor
以 save_model_secs
的间隔保存检查点。有没有办法在训练结束时保存检查点,而不是在训练期间定期保存?
tf.train.Supervisor
在循环结束时写一个检查点。如果你想避免写入其他检查点,你可以将 save_model_secs
设置为一个大值。这是一个仅保存单个最终检查点的示例:
import tensorflow as tf
y = tf.Variable(0)
y = tf.assign_add(y, 1)
sv = tf.train.Supervisor(logdir='/tmp', save_model_secs=100000000)
with sv.managed_session() as sess:
for step in range(10):
if sv.should_stop():
break
print(sess.run(y))