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tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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1.保存变量

先创建（在tf.Session()之前）saver

saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1)  #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据

然后在训练的循环里面

checkpoint_path = os.path.join(Path, 'model.ckpt') saver.save(session, checkpoint_path, global_step=step) #这里的step是循环训练的次数，也就是第几次迭代

以下保存的变量文件

tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取

2.变量读取

1.若要直接恢复所有变量可以

saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())
moudke_file=tf.train.latest_checkpoint('PATH')
saver.restore(sess,moudke_file)

PATH是存放保存变量的路径，会自动找到最近保存的变量文件

2 若想读取其中一部分变量值

def read_checkpoint():
  w = []
  checkpoint_path = '/home/ximao/models/resnet3/variable_logs/model.ckpt-17000'
  reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
  var = reader.get_variable_to_shape_map()
  for key in var:
    if 'weights' in key and 'conv' in key and 'Mo' not in key:
      print('tensorname:', key)
  #   # print(reader.get_tensor(key))

3. 若想恢复其中一部分变量值到新网络

(1)首先你要先获取你想要赋值新网络变量的变量名，这里变量名不是一个字符串，而是<name,shape,dtype>这样的一个结构，

然后把你要赋值的元素转为张量，最后把值赋给你得到变量名 如下：

var=[v for v in weight_pruned if v.op.name=='WRN/conv1/weights']
conv1_temp=tf.convert_to_tensor(conv1,dtype=tf.float32)
sess.run(tf.assign(var[0],conv1_temp))

weight_pruned 存放的是你新网络中所有的变量

以上这篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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