checkpoint

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爲什麼使用ModelCheckpoint評估保存的模型與培訓歷史記錄中的結果不同？

我的代碼如下： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Dropout from keras.utils import np_utils from keras.callbacks import ModelCheckpoint import numpy as np best_

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檢查點正則表達式

我發現了這兩個詞語在文檔：要匹配mydomain.com的子域：(^|.*\.)mydomain\.com 要匹配mydomain.com的域和子域：(^|.*\.)*mydomain\.com 我無法理解爲什麼這些表達意味着他們所說的意思。任何人都可以解釋這兩個表達式嗎？

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達到NaN丟失後恢復檢查點？

我正在訓練RNN，並在一夜之間失去了NaN的功能。我一直在閱讀這個解決方案是爲了降低學習速度。當試圖從我的（唯一）檢查站重新開始訓練並且使用較小的學習速度時，我仍然得到了NaN。這是否意味着我的檢查點無法修復？有沒有辦法恢復這一個或使用tf.train.Saver這樣一種方式，我保證模型的一個版本，在它達到一個不返回點之前？

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NotFoundError：關鍵變量在檢查點未發現發生在使用TF

我牛逼的TF，所以我遇到一個簡單的問題.. 我找不到我的關於谷歌問題的解決方案.. 我使用Seq2SeqModel閱讀並感興趣tensorflow的translate.py。我想使用兩個seq2seq模型（BotEngine，GrammarGenerator），利用TF的教程代碼中使用的translate.py，像這樣。 with tf.Session() as sess: with

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jsr 352檢查點如何在故障/回滾情況下工作？

可以在「itemReader」和「itemWriter」中使用「檢查點」。如果我定義一個提交每10個項目，該批次讀取10個項目並調用「itemWriter」代碼。現在，如果「itemWriter」失敗（數據庫回滾），我有： checkinfo爲「itemReader」= 10 checkinfo爲「itemWriter」= 0 所以，當我重新啓動批處理，我希望它重新啓動第一項而不是第1

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java.lang.IllegalStateException：讀取增量文件時出錯，使用kafka進行火花結構化流式傳輸

我在我們的項目中使用結構化流式傳輸+ Kafka進行實時數據分析。我正在使用Spark 2.2，kafka 0.10.2。我在應用程序啓動時從檢查點進行流式查詢恢復期間遇到問題。由於有多個流式查詢來自單個kafka流式點，並且每個流式查詢都有不同的checkpint目錄。因此，如果作業失敗，當我們重新啓動作業時，會有一些流式查詢無法從檢查點位置恢復，因此會拋出錯誤讀取增量文件時出錯。下面是日誌：

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Tensorflow：如何.META，。數據和模型的.index文件轉換成一個graph.pb文件

在tensorflow從以下6個文件產生的刮擦培訓： events.out.tfevents。 1503494436.06L7-BRM738 model.ckpt-22480.meta 關卡 model.ckpt-22480.data-00000-的-00001 model.ckpt-22480.index graph.pbtxt 我想他們（或僅需要的）轉換成一個文件graph.pb能夠轉移到我的

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無法使用LEA連續收集防火牆ng fw.log

我們的本地應用程序將嘗試使用LEA從檢查點fw.log獲取事件數據。我們的防火牆版本是「Firewall-1 NG」。儘管檢查點持續生成日誌，但我們的應用程序無法連續獲取事件（不會收集幾個小時）。在「Firewall-1 4.1」版本收集良好。任何信息，將不勝感激。謝謝。

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Tensorflow恢復`tf.Session`使用`tf.train.MonitoredTrainingSession`保存檢查點

我有使用tf.train.MonitoredTrainingSession來培訓CNN的代碼。當我創建新的tf.train.MonitoredTrainingSession時，我可以將checkpoint目錄作爲輸入參數傳遞給會話，它會自動恢復它能找到的最新保存的checkpoint。我可以設置hooks來訓練，直到有一步。例如，如果checkpoint的步驟是150,000，我想培訓到200,

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如果export_weights_and_bias參數設置爲FALSE，如何提取h2o模型中的權重和偏差？

我有一個h2o deeplearning模型，「模型1」，它推廣得非常好。不幸的是，在構建模型時，我忘了設置出口權重和偏差= TRUE。我試着用原始模型1中的所有確切參數，種子和數據集重新訓練衆多模型，並增加了設置的出口權重和偏差爲true。不幸的是沒有這些新模型概括得很好。事實上，他們都失敗了，不能一概而論 - 儘管所有模型都訓練，驗證，交叉驗證和測試得很好。我甚至嘗試檢查點原始模型1，以便