深度学习中，模型训练一般都需要很长的时间，由于很多原因，导致模型中断训练，下面介绍继续断点训练的方法。
方法一：载入模型时，不必指定迭代次数，一般默认最新
# 保存模型
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) # 最多保留最新的模型
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
# saver.restore(sess, './log/' + "model_savemodel.cpkt-" + str(20000))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./log/') # 注意此处是checkpoint存在的目录，千万不要写成‘./log'
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path) # 自动恢复model_checkpoint_path保存模型一般是最新
print("Model restored...")
else:
print('No Model')
方法二：载入时，指定想要载入模型的迭代次数
需要到Log文件夹中，查看当前迭代的次数，如下：此时为111000次。
# 保存模型 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) # 开启会话 with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, './log/' + "model_savemodel.cpkt-" + str(111000)) sess.run(tf.global_variables_initializer())
载入模型后，会继续端点处的变量继续训练，那么是否可以减小剩余的需要的迭代次数？
模型断点训练效果展示：
训练到167000次后，载入模型重新训练。设置迭代次数为10000次，（d_step=1000）。原始设置的迭代的次数为1000000，已经训练了167000次。
Model restored... Iter:0, D_loss:0.5139875411987305, G_loss:2.8023970127105713 Iter:1000, D_loss:0.4400891065597534, G_loss:2.781547784805298 Iter:2000, D_loss:0.5169454216957092, G_loss:2.58009934425354 Iter:3000, D_loss:0.4507023096084595, G_loss:2.584151268005371 Iter:4000, D_loss:0.5746167898178101, G_loss:2.5365757942199707 Iter:5000, D_loss:0.5288565158843994, G_loss:2.426676034927368 Iter:6000, D_loss:0.549595057964325, G_loss:2.820535659790039 Iter:7000, D_loss:0.32620012760162354, G_loss:2.540236473083496 Iter:8000, D_loss:0.4363398551940918, G_loss:2.5880446434020996 Iter:9000, D_loss:0.569464921951294, G_loss:2.5133447647094727 done！
保存的图片仍然从头开始编号，会覆盖掉之前的图片。
以前对应编号的采样图片为：
若有朋友有高见，还请不吝赐教。
补充知识：tensorflow加载训练好的模型及参数(读取checkpoint)
checkpoint 保存路径
model_path下存有包含多个迭代次数的模型
1.获取最新保存的模型
即上图中的model-9400
import tensorflow as tf
graph=tf.get_default_graph() # 获取当前图
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
checkpoint_file=tf.train.latest_checkpoint(model_path)
saver = tf.train.import_meta_graph("{}.meta".format(checkpoint_file))
saver.restore(sess,checkpoint_file)
2.获取某个迭代次数的模型
比如上图中的model-9200
import tensorflow as tf
graph=tf.get_default_graph() # 获取当前图
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
checkpoint_file=os.path.join(model_path,'model-9200')
saver = tf.train.import_meta_graph("{}.meta".format(checkpoint_file))
saver.restore(sess,checkpoint_file)
获取变量值
## 得到当前图中所有变量的名称
tensor_name_list=[tensor.name for tensor in graph.as_graph_def().node]
# 查看所有变量
print(tensor_name_list)
# 获取input_x和input_y的变量值
input_x = graph.get_operation_by_name("input_x").outputs[0]
input_y = graph.get_operation_by_name("input_y").outputs[0]
以上这篇TensorFlow实现模型断点训练,checkpoint模型载入方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
