Python tf.train.Checkpoint.save用法及代碼示例

用法

save(
    file_prefix, options=None
)

保存訓練檢查點並提供基本檢查點管理。

保存的檢查點包括由該對象創建的變量以及在調用Checkpoint.save() 時它所依賴的任何可跟蹤對象。

save 是圍繞 write 方法的基本便利包裝，使用 save_counter 順序編號檢查點並更新 tf.train.latest_checkpoint 使用的元數據。更高級的檢查點管理，例如垃圾收集和自定義編號，可能由也包裝 write 和 read 的其他實用程序提供。 (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)