Tensorflow saver.save () не работает должным образом - PullRequest
Новая
       17

Tensorflow saver.save () не работает должным образом

0 голосов
/ 12 февраля 2019

Вызов saver.save () сохраняет четыре файла на Google Colab, но на моем локальном компьютере я просто получаю файл контрольной точки.(используя macOS High Sierra) 

def train(model,model_dir,batch_szie,tr_x,tr_y,val_x,val_y,lr_rate):
saver = tf.train.Saver()
epoch = 0
max_epoch = 300
print ("starting training")
with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  while epoch < max_epoch:
    for br_x,br_y in shuffle_batch(tr_x,tr_y,batch_size):
      sess.run(model.opt,feed_dict={model.inputs:br_x,model.outputs:br_y,model.is_training:True,model.lr_rate:lr_rate})  

    epoch = epoch + 1
  saver.save(sess,model_dir,write_meta_graph=True)
  print ('completed training, model saved')

Так я называю функцию обучения.функция custom_dnn () создает объект пользовательского класса, а затем вызывается функция train.Модель обучена правильно, я визуализировал график тренировок, но при сохранении на моем локальном компьютере сохраняется только файл контрольных точек. 

model_dir = "/Users/proj/model/"
batch_size = 50
lr_rate = 0.001
tf.reset_default_graph()
model_sub1 = custom_dnn()
train(model_sub1,model_dir,batch_size,tr_x,tr_y,val_x,val_y,lr_rate)

Что я делаю не так?

...