【tensorflow】神经网络：断点续训
断点续训，即在一次训练结束后，可以先将得到的最优训练参数保存起来，待到下次训练时，直接读取最优参数，在此基础上继续训练。 读取模型参数： 存储模型参数的文件格式为 ckpt（checkpoint）。 生成 ckpt 文件时，会同步生成索引表，所以可通过判断是否存在索引表来判断是否存在 ...
原文：tensorflow的断点续训
tensorflow的断点续训 顾名思义，断点续训的意思是因为某些原因模型还没有训练完成就被中断，下一次训练可以在上一次训练的基础上继续训练而不用从头开始 这种方式对于你那些训练时间很长的模型来说非常友好。 如果要进行断点续训，那么得满足两个条件： 本地保存了模型训练中的快照 即断点数据保存 可以通过读取快照恢复模型训练的现场环境。 断点数据恢复 这两个操作都用到了tensorflow中的trai ...
2019-09-07 21:19 0 839 推荐指数：
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