Laden/Wiederherstellen Modelle in Tensorflow bei bestimmten Iteration oder Checkpoint

Question

Ich habe ein Modell, das ich alle 10 Iterationen speichern werde. Also, ich habe folgende Dateien in meinem gespeicherten Verzeichnis.

checkpoint model-50.data-00000-of-00001 model-50.index model-50.meta 
model-60.data-00000-of-00001 model-60.index model-60.meta 

und so weiter bis zu 100. Ich muss nur das Modell-50 laden. Weil ich nach 70 Iterationen NaN-Werte habe. Bei der Wiederherstellung sucht der Server nach dem letzten Prüfpunkt. Also, wie könnte ich das Modell-50 gezielt laden? bitte helfe, sonst muss ich den Modellgewinn von Grund auf neu starten, was zeitaufwendig ist.

Answer 1

Da Sie die tf.train.Saver Funktion restore() verwenden, können Sie die last_checkpoints Funktionen verwenden, um eine Liste aller verfügbaren Prüfpunkte zu erhalten. In dieser Liste werden sowohl model-50 als auch model-60 angezeigt.

das richtige Modell Auswahl, und es direkt an restore() wie dies passieren,

saver.restore(sess, ckpt_path)