如何从tensorflow检查点文件中正确恢复网络训练？
从tensorflow检查点文件中正确恢复网络训练，可以按照以下步骤进行：
- 导入必要的库和模块：
import tensorflow as tf- 定义网络结构：
# 定义网络结构
# ...- 创建模型对象：
model = YourModel()- 定义优化器和损失函数：
# 定义优化器和损失函数
# ...- 创建检查点管理器：
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model, optimizer=optimizer)
manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, checkpoint_directory, max_to_keep=3)其中，checkpoint_directory是检查点文件的保存路径，max_to_keep表示最多保存的检查点文件数量。
- 恢复网络训练：
# 恢复网络训练
latest_checkpoint = manager.latest_checkpoint
if latest_checkpoint:
checkpoint.restore(latest_checkpoint)
print("从检查点文件 {} 中成功恢复网络训练。".format(latest_checkpoint))
else:
print("未找到检查点文件，无法恢复网络训练。")通过以上步骤，可以从tensorflow检查点文件中正确恢复网络训练。在训练过程中，可以使用manager.save()方法定期保存检查点文件，以便在需要恢复训练时使用。
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如何在恢复检查点后量化(Tensorflow lite)
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这就是我保存模型的方式 checkpoint_path= "./train"
ckpt = tf.train.Checkpoint(encoder=encoder,
decoder=decoder,
optimizer = optimizer)
ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=5) 在训练的时候，我在每个时代之后都
浏览 19提问于2020-12-25得票数 1
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tf.train.Checkpoint与tf.train.Saver的区别
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我发现在Tensorflow中保存/恢复模型和变量有不同的方法。这些方式包括：
在tensorflow的文档中，我发现了它们之间的一些差异：
tf.saved_model是tf.train.Saver的薄包装器
tf.train.Checkpoint支持急切的执行，但tf.train.Saver 不支持。
tf.train.Checkpoint不创建.meta文件，但仍然可以加载图形结构(这里有一个大问题！)它如何做到这一点？)
tf.train.Checkpoint如何在没有.meta文件的情况下加载图形？或者更广泛地说，tf.train.Sav
浏览 2提问于2018-12-01得票数 2
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使用tf.train.Checkpoint在keras中保存GAN
python、tensorflow、keras、deep-learning、generative-adversarial-network
更新:为了解决这个问题，我保持检查点结构不变，但在下面链接的问题的接受答案中链接的存储库的帮助下，我编写了一个自定义的train_step函数，它计算梯度并使用apply_weights，而不是编译模型和使用train_on_batch。这使完整的GAN状态得以恢复。可悲的是，使用这种方法，我相当确定dropout层不再起作用，因为鉴别器在训练的早期就能够完美地工作，这阻碍了模型的正确训练。尽管如此，最初的问题还是解决了。 原件： 我目前正在训练keras中的GAN，并试图使其生效，以便我可以保存模型并在稍后恢复训练。通常，在keras中，您只需使用model.save()，但是对于GAN，
浏览 95提问于2021-11-16得票数 1
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ValueError：‘`Checkpoint`’期待一个可跟踪的对象(一个从‘`TrackableBase`’派生的对象，没有一个
python-3.x、tensorflow2.0
我保存预先训练过的模型的检查点和管理器(在python文件中名为train)，打开另一个文件，并希望恢复或加载保存的检查点和管理器，以便完成如下所示的模型：
checkpoint = tf.train.Checkpoint(step=tf.Variable(1), optimizer=None)
manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, pretrain_save_path, max_to_keep=3)
我发现这个错误
ValueError: `Checkpoint` was expecting a trackable object (
浏览 2提问于2020-10-06得票数 1
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如何在TensorFlow中加载最后一个检查点？
tensorflow
我在上练习TensorFlow。evaluate函数根据训练来加载最新的检查点：
checkpoint_path = "./checkpoints/train"
ckpt = tf.train.Checkpoint(encoder=encoder,
decoder=decoder,
optimizer = optimizer)
ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_k
浏览 18提问于2020-05-29得票数 2
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TensorFlow检查点变量未保存
python、tensorflow、tensorflow2.0、checkpoint
我正在尝试使用Checkpoint作为我的模型。在此之前，我们以一个玩具为例进行了实验。这运行时没有错误。但是每次我运行时，看起来训练参数都是从初始值开始的。不知道我是不是漏掉了什么？以下是使用以下代码im：
import numpy as np
import tensorflow as tf
X = tf.range(10.)
Y = 50.*X
class CGMM(object):
def __init__(self):
self.beta = tf.Variable(1. , dtype=np.float32)
@tf.function
浏览 2提问于2020-09-08得票数 1
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tf.train.Checkpoint是否正在恢复？
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我正在colab上运行tensorflow 2.4。我试图使用tf.train.Checkpoint()保存模型，因为它包含了模型子类，但是在恢复之后，我看到它没有恢复模型的任何权重。
下面是几个片段：
### From tensorflow tutorial nmt_with_attention
class Encoder(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, enc_units, batch_sz):
...
self.gru = tf.keras.layers.GRU(self.e
浏览 6提问于2021-04-04得票数 0
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Tensorflow急切选择要保留的最大检查点
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我正在用tensorflow在急切模式下编写一个基于流程的a3c实现。在每次渐变更新后，我的通用模型将其参数作为检查点写入文件夹。然后，工作人员通过从此文件夹加载最后一个检查点来更新其参数。然而，有一个问题。
通常，当工作人员从文件夹读取最后一个可用检查点时，主网络会将新的检查点写入文件夹，有时还会擦除工作人员正在读取的检查点。一个简单的解决方案是提高要保留的检查点的最大数量。但是，tfe.Checkpoint和tfe.Saver没有选择要保留的最大值的参数。
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浏览 0提问于2018-09-13得票数 2
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在tensorflow 2教程(用于语言理解的转换器模型)中，使用'.take(n)‘方法减少训练数据集的大小不起作用
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我是一个Tensorflow新手，所以如果我的问题太基本或太愚蠢，请容忍我;) 我试图在Tensorflow网站(https://www.tensorflow.org/tutorials/text/transformer)的“用于语言理解的转换器模型”-tutorial中减少训练数据集的大小。我的目的是让我的测试运行得更快，在玩代码的时候。 我想我可以使用dataset.take(n)方法来缩短训练数据集。我在从文件中读取原始数据集之后添加了两行： ...
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浏览 34提问于2021-01-13得票数 0
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tf.train.Checkpoint和加载权值
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我正在使用tensorflow为seq2Seq训练一个模型。如果我错了就纠正我。据我所知，tf.train.Checkpoint只用于保存检查点文件，只有在使用保存的参数值的源代码可用时才有用。我想知道如何在以后安装我的模型，并从检查点加载经过训练的权重，以便测试它。
checkpoint_dir = 'training_checkpoints'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt")
checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer
浏览 10提问于2022-05-17得票数 0
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使用Saver参数`keep_checkpoint_every_n_hours`的正确方法是什么？
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我想在训练期间每5小时保存一次tensorflow变量。 因此，根据Tensorflow Saver doc，我构造了带有参数keep_checkpoint_every_n_hours=5的saver = Saver，并为学习的每一步调用saver.save()。因此，我所期望的是，saver模块以某种方式检测开始训练后经过的时间，并每5小时保存一次模型，而不是在调用它的每个步骤中实际保存模型。 下面简化了我如何使用该功能。 sess = tf.Session()
model = Model(sess)
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浏览 35提问于2019-05-13得票数 1
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如何用tf.train.Checkpoint恢复优化器？
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我希望恢复优化器的状态，因此我执行了以下操作：
# create optimizer
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.1)
# save
ckpt_dir = 'logs\\ckpts\\ckpt_0'
optm_ckpt = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer)
optm_ckpt.save(os.path.join(ckpt_dir, 'adam', 'adam_ckpt'))
# restore and check
optm_ckpt.restor
浏览 3提问于2021-04-23得票数 1
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如何在Tensorflow中保存不可序列化的模型
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我已经创建了一个带有自定义层的模型，它有矩阵运算和类似的东西。现在，我想在训练之后，保存我的模型。我试过了： model.save("model.h5", save_format='tf') 但是出现了一个错误： NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be
a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models,
because such m
浏览 274提问于2021-11-21得票数 1
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如何设置检查点以进行微调
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在训练开始时，我发现从model_zoo再训练模型(Model_zoo)的损失很大，而在validation_set上的精度很高。培训日志如下：
原木不可能来自训练过的模型。我怀疑它不会加载检查点来做微调。请帮助我如何在同一个数据集上对经过训练的模型进行微调。我根本没有修改网络结构。
我将pipeline.config中的检查点路径设置为:pipeline.config:如果我将model_dir设置为我下载的目录，它将不会进行训练，因为global_train_step比max_step大。然后放大max_step，可以看到从检查点恢复参数的日志。但是它会遇到无法恢复某些参数的错误。因此，我
浏览 0提问于2019-05-24得票数 3
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我正试图从一个检查站(Tensorflow)恢复训练，因为我正在使用Colab，12个小时是不够的
python、tensorflow、google-colaboratory、training-data、checkpoint
这是我正在使用的代码的一部分
checkpoint_dir = 'training_checkpoints1'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt")
checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer,
encoder=encoder,
decoder=decoder)
现在这是训练部分
EPOCHS = 900
fo
浏览 6提问于2020-08-01得票数 2
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节省tensorflow编码器、解码器和注意事项
python、tensorflow、google-colaboratory、checkpoint、machine-translation
开始训练一个简单的NMT (神经机器翻译器)，注意使用编码器和解码器，训练在Colab上， encoder = Encoder(vocab_inp_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE)
decoder = Decoder(vocab_tar_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE) 然后使用检查点保存模型， # On loacl machine dir changed to 'training_checkpoints/' to fit the loaction
checkpoint_dir = &
浏览 14提问于2019-02-14得票数 0
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从keras中保存的检查点加载模型
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我正在为我的项目使用原始的DCGAN MNIST代码(keras)。我的任务是生成一个数组，然后我将从中计算一些可观测值。我在每个时期之后保存模型，这样我就可以找到哪个时期我得到了最好的观察值。我已经使用了50个时期，所以我有50个保存的检查点。现在我想使用一些中间保存的检查点生成数组(由生成器生成)，那么我应该如何从中加载数据呢？我用来保存检查点的代码如下： checkpoint_dir = "./training_checkpoints"
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt")
ch
浏览 31提问于2021-10-31得票数 0
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TFF :每个客户端都执行预训练函数，而不是build_federated_averaging_process
tensorflow-federated
我希望每个客户都能用我在下面写的函数pretrain训练他的模型： def pretrain(model):
resnet_output = model.output
layer1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(resnet_output)
layer2 = tf.keras.layers.Dense(units=zdim*2, activation='relu')(layer1)
model_output = tf.keras.layers.Dense(units=zdim)(lay
浏览 38提问于2021-07-16得票数 0
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我试图将我的代码分成不同的模块，一个模块对模型进行训练，另一个模块分析模型中的权重。
当我保存模型时使用
save_path = saver.save(sess, "checkpoints5/text8.ckpt")
它生成4个文件，“检查点”、“text8.ckpt.data-00000-of-00001”、“text8.ckpt.meta”、“text8.ckpt.index”
我试着用下面的代码在单独的模块中恢复这个
train_graph = tf.Graph()
with train_graph.as_default():
saver = tf.train.S
浏览 0提问于2018-05-06得票数 2
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错误:张量图不同于会话图
python、tensorflow、machine-learning、conv-neural-network、deep-dream
我正在尝试从检查点文件中加载一个经过训练的张量训练模型，现在这些检查点文件中有op变体，所以要加载图，我必须首先从**ckpt.meta文件加载**ckpt.meta：
graph = tf.Graph()
sess = tf.InteractiveSession(graph=graph)
saver = tf.train.import_meta_graph('/data/model_cache/model.ckpt-39.meta')
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir)
if c
浏览 6提问于2016-08-11得票数 6
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