Python tf.train.Checkpoint.save用法及代码示例

用法

save(
    file_prefix, options=None
)

保存训练检查点并提供基本检查点管理。

保存的检查点包括由该对象创建的变量以及在调用Checkpoint.save() 时它所依赖的任何可跟踪对象。

save 是围绕 write 方法的基本便利包装，使用 save_counter 顺序编号检查点并更新 tf.train.latest_checkpoint 使用的元数据。更高级的检查点管理，例如垃圾收集和自定义编号，可能由也包装 write 和 read 的其他实用程序提供。 (例如tf.train.CheckpointManager)。

step = tf.Variable(0, name="step")
checkpoint = tf.Checkpoint(step=step)
checkpoint.save("/tmp/ckpt")

# Later, read the checkpoint with restore()
checkpoint.restore("/tmp/ckpt")

# You can also pass options to save() and restore(). For example this
# runs the IO ops on the localhost:
options = tf.CheckpointOptions(experimental_io_device="/job:localhost")
checkpoint.save("/tmp/ckpt", options=options)

# Later, read the checkpoint with restore()
checkpoint.restore("/tmp/ckpt", options=options)