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tensorflow - 是否可以从保存的模型中恢复张量流估计器？

问题描述

我tf.estimator.train_and_evaluate()用来训练我的自定义估算器。我的数据集按 8:1:1 划分用于训练、评估和测试。在训练结束时，我想恢复最佳模型，并使用tf.estimator.Estimator.evaluate()测试数据评估模型。最好的模型目前使用tf.estimator.BestExporter.

在tf.estimator.Estimator.evaluate()接受checkpoint_path和恢复变量时，我找不到任何简单的方法来使用由tf.estimator.BestExporter. 我当然可以在训练期间保留所有检查点，并自己寻找最佳模型，但这似乎并不理想。

谁能告诉我一个简单的解决方法？也许可以将保存的模型转换为检查点？

标签： tensorflowtensorflow-estimator

解决方案

也许你可以试试 tf.estimator.WarmStartSettings：https ://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/estimator/WarmStartSettings

它可以在 pb 文件中加载权重并继续训练，这对我的项目有效。

您可以按如下方式设置热启动：

ws = WarmStartSettings(ckpt_to_initialize_from="/[model_dir]/export/best-exporter/[timestamp]/variables/variables")

然后一切都会好的

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