恢复 Tensorflow 的中间检查点文件

Question

Tensorflow 版本 =1.8.0

我正在尝试使用 Tensorflow 中的一个中间检查点文件来恢复我的模型。默认情况下，Tensorflow 将采用最后保存的检查点文件。例如，该文件夹包含以下文件：

checkpoint model-56000.index model-56000.data-00000-of-00001 model-56000.meta model-57000.index model-57000.data-00000-of-00001 model-57000.meta

默认情况下，Tensorflow 加载最后的 57K 检查点，但出于某些原因，我想加载 56K 检查点的权重。以下是我用于恢复模型的代码：

def load_G(self, checkpoint_dir):

    print(" [*] Reading checkpoints of G...")

    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)

    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:

        ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path)

        self.saver_gen.restore(self.sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))

        return True

    else:

        return False

从 Tensorflow 的页面，我读到 tf.train.get_checkpoint_state()，我可以指定 tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir, latest_filename=None)。但我想不通，我应该为 latest_filename 写什么。我尝试编写 latest_filename = model-56000 但这并没有加载模型。

我也尝试编写 latest_filename = model-56000.meta。那也没有用。

那么，在 Tensorflow 中加载一些中间检查点文件的正确方法是什么？

Answer 1

好的，所以黑客是修改检查点protobuf 文件并将该文件的第一行从：model_checkpoint_path: "model-57000"更改为model_checkpoint_path: "model-56000" ad 现在它加载了 56K 检查点。寻找一些更好的方法来做到这一点。

Answer 2

ckpt 文件名将是 model-56000.ckptmodel-56000.meta 指向ckpt的元信息model-56000 是 ckpt、数据文件或元文件的文件名