tenssorflow試験時に指定されたcheck pointのネットワークパラメータを任意に読み出す

tenssorflowは訓練時に三つのファイルを保存します。

model.ckpt-xxx.data-00000-of-00001
model.ckpt-xxx.index
model.ckpt-xxx.meta

ここで、最初のストレージネットワークパラメータ値は、第2のストレージの各レイヤの名前は、第3のストレージ構造です。
訓練の過程で、一定の時間ごとに上記の3つのファイルを保存します。訓練の前にいつ最適なフィッティングができるかは分かりません。トレーニング時間が短すぎるとフィッティングが足りなくなります。訓練時間が長すぎるとフィッティングにつながります。
もしテストのたびに、最新のチェックポイントを自動的に呼び出します。一番いいパラメータのセットではないかもしれません。たくさんのepochを訓練した時に、一番いいcheck pointを探しに戻らなければなりません。この時は指定されたcheck pointが必要です。以下の方法があります。
チェックポイントファイルを修正
一つのcheckpointファイルの内容は以下の通りです。

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"

この中のサフィックスの違う数字は異なるバージョンのパラメータです。数字が小さいほど、最新のトレーニングのパラメータは自動的にデフォルトになります。私達は最初の行で数字を私達の呼びたいckptに変更すればいいです。
以上のtenssorflowでは、テスト時に指定されたcheck pointのネットワークパラメータを読み込むことで、小編集が皆さんに共有するすべての内容になります。