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Tensorflow中保存模型時(shí)生成的各種文件的作用有哪些

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tensorboard文件

  • events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同時(shí)刻的值。

  • graph.pbtxt: 這其實(shí)是一個(gè)文本文件,保存了模型的結(jié)構(gòu)信息,部分信息如下所示:

    node_def {
      name: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/buffer_size"
      op: "Const"
      device: "/job:worker/task:10/device:CPU:0"
      attr {
        key: "dtype"
        value {
          type: DT_INT64
        }
      }
      attr {
        key: "value"
        value {
          tensor {
            dtype: DT_INT64
            tensor_shape {
            }
            int64_val: 262144
          }
        }
      }
    }
    node_def {
      name: "FixedLengthRecordDataset"
      op: "FixedLengthRecordDataset"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/filenames:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/header_bytes:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/record_bytes:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/footer_bytes:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/buffer_size:output:0"
      device: "/job:worker/task:10/device:CPU:0"
    }
...

保存模型時(shí)生成的文件

  • checkpoint: 其實(shí)就是一個(gè)txt文件,存儲(chǔ)的是路徑信息,我們可以看一下它的內(nèi)容是什么:

model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-0"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-5000"

可以看到第一行表示最近的一次checkpoints路徑信息,也就是說(shuō)可能因?yàn)槟撤N原因你的模型訓(xùn)練中斷了。不過(guò)沒(méi)關(guān)系,下次重新訓(xùn)練時(shí),會(huì)自動(dòng)從上次的斷點(diǎn)繼續(xù)訓(xùn)練而不用重新訓(xùn)練了。后面兩項(xiàng)則表示已經(jīng)保存的所有斷點(diǎn)路徑。

  • model.ckpt-*.meta: 其實(shí)和上面的graph.pbtxt作用一樣都保存了graph結(jié)構(gòu),只不過(guò)meta文件是二進(jìn)制的,它包括 GraphDef,SaverDef等,當(dāng)存在meta file,我們可以不在文件中定義模型,也可以運(yùn)行,而如果沒(méi)有meta file,我們需要定義好模型,再加載data file,得到變量值。

  • model.ckpt-*.index: 這是一個(gè)string-string table,table的key值為tensor名,value為serialized BundleEntryProto。每個(gè)BundleEntryProto表述了tensor的metadata,比如那個(gè)data文件包含tensor、文件中的偏移量、一些輔助數(shù)據(jù)等。

  • model.ckpt-*.data-*: 保存了模型的所有變量的值,TensorBundle集合。

到此,關(guān)于“Tensorflow中保存模型時(shí)生成的各種文件的作用有哪些”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章!


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