A tf.training.Saver при установке имеют параметр sharded
, для которого по умолчанию установлено значение false.
sharded: если True, ограждают контрольные точки, одинна устройство.
При вызове save()
, как видно из документации:
Возвращает: Строка: префикс пути, используемый для файлов контрольных точек.Если хранитель является осколком, эта строка заканчивается: '- ????? - of-nnnnn', где 'nnnnn' - количество созданных осколков.Если заставка пуста, возвращает None.
Итак, если вы установили sharded=True
и вы тренируетесь на нескольких устройствах, например, с использованием кластера графического процессора, или просто давайте возьмем пример локальной машиныгде у вас есть часть вашей модели в CPU и другая часть в GPU, вы получите: data-00000-00002 и data-00001-of-00002.