Я пытаюсь реализовать прогрессивный рост GAN с помощью tf.estimator (в частности, TPUEstimator). Я указываю модельный каталог для работы с оценщиком. После нескольких шагов модель добавляет больше операций в model_fn, и желательно, чтобы оценщик восстанавливал только предыдущие переменные (оптимистическое восстановление) с контрольной точки. Однако после добавления новых операций он жалуется, что переменная не существует в файле контрольных точек.
До сих пор я пробовал настройки теплого старта, и он терпит неудачу с тем же не найденным в ошибке контрольной точки. Я видел код, передаваемый для оптимистического восстановления, но я не уверен, как переопределить исходный механизм восстановления в tf.estimator.
Кто-нибудь сделал это или я должен запросить функцию?