tensorflow - 保存摘要和将模型保存在 logdir 中有什么区别？

Question

使用 Tensorflow（特别是 tf.contrib.slim），我们需要校准一些参数以在 tensorboard 上生成我们想要的图形。

保存摘要间隔对我们来说更清楚它的作用。它以提供的间隔保存图表中特定点的值（或它们的平均值？）。

现在为什么在训练过程中需要保存模型本身的检查点？模型会改变吗？..不确定这是如何工作的

Answer 1

您将模型保存到检查点，因为模型中的变量（包括神经网络权重和偏差以及 global_step 计数器）在训练过程中不断变化。模型的结构没有改变。保存的检查点允许您加载经过训练的模型以供服务并在以后恢复训练。