TensorFlow train.Supervisor - トレーニング停止時にチェックポイントを保存しますか？

Question

TensorFlow 1.0の場合、tf.train.Supervisorは、save_model_secsの間隔でチェックポイントを保存します。トレーニング中に周期的ではなく、トレーニングの終了時にチェックポイントを保存する方法はありますか？

Answer 1

tf.train.Supervisorループの最後にチェックポイントを書き込みます。他のチェックポイントの作成を避けたい場合は、save_model_secsを大きな値に設定するだけです。最後のチェックポイントを1つだけ保存する例を次に示します。

import tensorflow as tf 

y = tf.Variable(0) 
y = tf.assign_add(y, 1) 

sv = tf.train.Supervisor(logdir='/tmp', save_model_secs=100000000) 

with sv.managed_session() as sess: 

    for step in range(10): 
     if sv.should_stop(): 
      break 

     print(sess.run(y))