私は20000ステップのためのcnnを訓練したいと思います。 100番目のステップでは、すべての変数を保存した後、コードを復元し、100番目のステップから再実行したいと考えています。私はテンソルフローの文書でそれを動作させようとしています：https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/how_tos/variables/index.htmlしかし私はできません。どんな助け？Tensorflow：トレーニング用にモデルを復元するにはどうしたらいいですか？ （Python）
何か似たようなものがありますが、これはlinkでお手伝いします。私はテンソルフローの新しいですが、私はあなたがモデルを再び訓練する必要なく復元してフィットすることができないと思います。
ありがとうございます。私はあなたがDNNClassifierを使ってこれを行うことができるか分からなかった。ここで問題となるのは、forループがあり、100ステップごとにコードの実行を停止することです。その後、私はモデルを元に戻し、前の手順から続行したいと思います。私が使用しているクラシファイアはAdamOptimizerであり、model_dirパラメータを提供していません。 – chrisrn
多分あなたはチェックポイントを探していますか？私はそれについて前に何かを読んだが、私の自己によってそれを試していないと思う。私は速読して、[this]（https://nathanbrixius.wordpress.com/2016/05/24/checkpointing-and-reusing-tensorflow-models/）があなたにいくつかのアイデアを与えることができました。 –
この機能はまだ不安定であり、ドキュメントは古くなっていますので、私にとってはうまくいきました（これはテンソルフローで直接動作するGoogleの人々の提案でした）、モデルのコンストラクタでmodel_dirパラメータを使用しましたトレーニングの前に、このモデルでモデルを保存する場所を教えます。トレーニング後、同じmodel_dirを使用してモデルを再度インスタンス化し、生成されたファイルとチェックポイントからモデルを復元します。
私の回答を見て、それらがあなたに役立つかどうかを確認してください： http://stackoverflow.com/questions/38358419/how-to-saverestore-dnnclassifier-trained-in-tensorflow-python-iris-example/38489883#38489883 –
私は以前に私がDNNClassifierのないforループを使用していると答えました。 My ClassifierはAdamOptimizerで、model_dir引数は提供されません。多分私はMetaGraphで試してみるべきでしょうか？ – chrisrn
私の問題はここでより正確に言及されています：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/3765見てください。ありがとう！ – chrisrn
http://stackoverflow.com/documentation/tensorflow/5000/saving-and-restoring-a-model-in-tensorflow#（あなたは[TensorFlowモデルの保存と復元]に、このマニュアルの手順を実行してみましたt = 201608112143154413759）？ – mrry
それは私が欲しいものではありません。私は100回ごとにトレーニングを「一時停止」し、コードの次の実行のために保存して復元したいと思っています。 – chrisrn
@mrryが指摘したように保存と復元との違いがわかりません。これらは、numpy.saveなどのようなビルトインのPython/Numpy機能で簡単に保存できます。 – cleros