如何从上次保存的状态开始重新训练Tensorflow seq2seq模型？

Question

我对tensorflow完全陌生，我正在使用他们的seq2seq翻译示例。我查看了translate.py中的代码，并且在一个无限循环中完成了训练，它可以不时检查文件translate.ckpt中的检查点。

因此，如果我停止训练并希望在最后保存的状态后重新启动它，我该怎么做？

感谢

Answer 1

而是在一个会话发起的变量，你需要从文件恢复变量：

saver = tf.train.Saver() 
with tf.Session() as sess: 
    # Restore variables from disk. 
    saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") 
    print("Model restored.") 
    # Do some work with the model 

注意到你的模型只是一个变量的值。为了恢复它们，你需要一个具有相同变量名称的图表。可能需要执行的操作才能计算结果。

了解更多关于在这里：​​

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/how_tos/variables/index.html#restoring-variables

Answer 2

我想通了所以认为我应该回答。 seq2seq示例默认执行此操作。如果您停止训练循环并重新启动它，它会查找保存的检查点，并从上次停止的地方重新开始训练。