從很多步驟恢復tensorflow1.0中的模型

Question

我想用Tensorflow v1.0訓練帶有許多時間的模型。我的想法是在每個時代保存所有模型。但很快我發現當前的模型會取代最後一個模型（我的意思是最後一個模型會消失）。所以我想知道如何獲取所有模型並逐一恢復它們。我認爲這很難，並沒有一個很好的解決方案。感謝您的每一個建議！

Answer 1

tf.Train.Saver().save()有一個參數global_step。
從documentation：

保護程序可以自動編號與所提供的計數器檢查點文件名。這可以讓您在訓練模型的同時在不同的步驟保留多個檢查點。

所以，你應該嘗試類似：
saver = tf.Train.Saver(...) sess = tf.Session(...) for epoch in num_epochs: ... train model... saver.save(sess, "MODEL_NAME", global_step=epoch)

注意，默認情況下，Tensorflow只保留最後5個檢查站。如果你想保留他們所有你應該初始化Saver東西在線：
saver = tf.Train.Saver(max_to_keep=num_epochs)