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TensorFlow 趣题

作者:互联网

Tensorflow训练后的模型可以保存checkpoint文件,checkpoint文件是结构与权重分离的四个文件,便于训练。

1)checkpoint 文件

保存断点文件列表,可以用来迅速查找最近一次的断点文件;

model_checkpoint_path: "model.ckpt-40186"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-37000"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-38000"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-39000"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-40000"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-40186"

2)meta 文件

meta文件是MetaGraphDef序列化的二进制文件,保存了网络结构相关的数据,包括graph_def和saver_def等;

3)index 文件

index文件为数据文件提供索引,存储的核心内容是以tensor name为键以BundleEntry为值的表格entries,BundleEntry主要内容是权值的类型、形状、偏移、校验和等信息。Index文件由data block/index block/Footer等组成,构建时主要涉及BundleWriter、TableBuilder、BlockBuilder几个类,除了BundleEntry的序列化,还涉及了tensor name的编码及优化(比如丢弃重复的前缀)和data block的snappy压缩。

4)data 文件

数据(data)文件保存所有变量的值,即网络权值。

 

 

标签:文件,paths,checkpoint,ckpt,趣题,TensorFlow,model,data
来源: https://www.cnblogs.com/hyserendipity/p/11707147.html