Tensorflowセーバー（）私は「spikes.cpkt」としてディスクにTensorflowセッションを保存するための簡単なプログラムを実行しようとした

Question

.ckptファイルとして保存していません。対話型プログラムでは、システム出力から、そのファイルが正常に作成されたことがわかりましたが、ファイルシステムでそのファイルを見つけることはできません。

Iが使用Tensorflowのバージョンは、オペレーティングシステムがUbuntuの16.04であるPythonの2を使用して0.11rcあります。プログラムはJupiterのノートブックで書かれていました。

次のセッションを保存するソースコードである：

# Import TensorFlow and enable interactive sessions 
import tensorflow as tf 
sess = tf.InteractiveSession() 

# Let's say we have a series data like this 
raw_data = [1., 2., 8., -1., 0., 5.5, 6., 13.] 
# Define a boolean vector called `spikes` to locate a sudden spike in raw data 
spikes = tf.Variable([False] * len(raw_data), name='spikes') 
# Don't forget to initialize the variable 
spikes.initializer.run() 

# The saver op will enable saving and restoring variables. 
# If no dictionary is passed into the constructor, then the saver operators of all variables in the current program. 
saver = tf.train.Saver() 

# Loop through the data and update the spike variable when there is a significant increase 
for i in range(1, len(raw_data)): 
    if raw_data[i] - raw_data[i-1] > 5: 
     spikes_val = spikes.eval() 
     spikes_val[i] = True 
     # Update the value of spikes by using the `tf.assign` function 
     updater = tf.assign(spikes, spikes_val) 
     # Don't forget to actually evaluate the updater, otherwise spikes will not be updated 
     updater.eval() 

# Save the variable to the disk 
save_path = saver.save(sess, "spikes.ckpt") 

# Print out where the relative file path of the saved variables 
print("spikes data saved in file: %s" % save_path) 

# Remember to close the session after it will no longer be used 
sess.close() 

システムの出力は、図中（1）：ファイルシステム内に作成

ファイルは、図に示されています（2）：

ディスクに「spikes.ckpt」という名前のファイルはありません。

Answer 1

TensorFlowは最近、共通の接頭辞を持つファイルのセットとしてチェックポイントを保存し、新たなチェックポイント形式（セーバーV2）を導入しました。古い形式を使用していますtf.train.Saver、次のことができcreate itを作成するには、次のように：

saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V1) 

Answer 2

をあなただけtf.trai.Saver

saver = tf.train.Saver([spikes])