Python 如何在tensorflow2中恢复特定的检查点（以实现早期停止）？

我使用以下代码在我训练模型的循环之外创建了一个检查点管理器：

checkpoint_path = "./checkpoints/train"

ckpt = tf.train.Checkpoint(object_1=object_1)

ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=1)

然后，在训练模型时，我使用

ckpt\u save\u path=ckpt\u manager.save（）

在每个历元之后保存变量

考虑到我想要实现一种提前停止的方法，我需要在一个特定的历元之后恢复所有变量，并使用这些变量进行预测。如果我使用了上面的代码保存变量（希望保存过程正确），那么在e纪元之后如何恢复变量。我知道我可以先创建相同的变量和对象，然后使用下面的代码来恢复最新的检查点，但不知道如何恢复特定的检查点（如纪元编号e之后的变量），而不是最新的检查点

ckpt.restore（ckpt\u manager.latest\u checkpoint）.assert\u consumered（）

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谢谢，

是的，您需要生成带有历元编号的文件名文本字符串

c_manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, ...)

if EPOCH == '':
    if c_manager.latest_checkpoint:
        tf.print("-----------Restoring from {}-----------".format(
            c_manager.latest_checkpoint))
        checkpoint.restore(c_manager.latest_checkpoint)
        EPOCH = c_manager.latest_checkpoint.split(sep='ckpt-')[-1]
    else:
        tf.print("-----------Initializing from scratch-----------")
else:    
    checkpoint_fname = CHECKPOINT_SAVE_DIR + 'ckpt-' + str(EPOCH)
    tf.print("-----------Restoring from {}-----------".format(checkpoint_fname))
    checkpoint.restore(checkpoint_fname)

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谢谢我认为另一件值得补充的事情是，在创建ckpt\U管理器以在训练期间保存模型时，我应该使用

ckpt\u管理器=tf.train.CheckpointManager（ckpt，checkpoint\u path，max\u to\u keep=EPOCHS）

而不是``

ckpt\u管理器=tf.train.CheckpointManager（ckpt，checkpoint\u path，max\u to\u keep=1）

。注意，EPOCHS是训练中的历元总数，历元是验证损失最小的历元。