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私はここからflowers_train.pyスクリプトを実行したい：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception/inception微調整の開始ネットワーク2回（Tensorflow）
花データセットの開始ネットワークを微調整します。違いは、チェックポイントを保存してからflowers_train.pyスクリプトを再度実行して、以前に保存したチェックポイントを復元することです。私はこの復元ツールを再び使用していることに気付きました。 restorer = tf.train.Saver（variables_to_restore）
は私に最初のステップで大きな損失をもたらします。では、restorer = tf.train.Saver（）を使用する必要がありますか？
また、提供されたチェックポイントファイルが434,9MBであることに気付きましたが、保存するチェックポイントは389,9MBです。
fine_tune引数をFalseに設定しているため、最後のレイヤーが含まれています。具体的には、私は1000歩の訓練を受けており、その損失は下降しています。私が1000ステップのために再び復元して訓練したいとき、前回の最後のステップからの損失が高くなり、再び下降していきます。私はすべての変数を復元する通常のrestorer = tf.train.Saver（）を使用しようとしました。これは、最初の手順で損失が再び高くならないために機能すると思います。 – chrisrn
おそらく、最後のレイヤーが保存されていないことを意味します。 –
いずれにしても、tf.train.Saver（）は常に「最も安全な」方法ですか？私はそれが間違ってこの復元を使用することはできませんことを意味します。 – chrisrn