tensorflow的CIFAR10教程中如何保存权重？_Tensorflow

tensorflow的CIFAR10教程中如何保存权重？

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在关于在CIFAR-10上训练网络的TensorFlow教程中，他们在哪里以及如何在跑步训练和评估之间保存权重/参数？我看不到保存到我的项目目录中的任何文件

以下是指向教程和代码的链接：

假设您正在运行cifar10\u列车，则在这条线路上发生保存：

默认位置在此行中定义（它是“/tmp/cifar10\u train”）：

在cifar10_eval中，恢复权重发生在以下行：

假设您正在运行cifar10\u列车，则在这条线路上发生保存：

默认位置在此行中定义（它是“/tmp/cifar10\u train”）：

在cifar10_eval中，恢复权重发生在以下行：

默认情况下，它将日志和检查点保存到

/tmp/

文件夹中。权重包含在检查点文件中

正如您在eval和train文件中所看到的，它确实将checkpointdir作为参数

cifar10\u train.py：

tf.app.flags.DEFINE_string('train_dir', '/tmp/cifar10_train',
                           """Directory where to write event logs """
                           """and checkpoint.""")

cifar10\u eval.py：

tf.app.flags.DEFINE_string('eval_dir', '/tmp/cifar10_eval',
                           """Directory where to write event logs.""")
tf.app.flags.DEFINE_string('eval_data', 'test',
                           """Either 'test' or 'train_eval'.""")
tf.app.flags.DEFINE_string('checkpoint_dir', '/tmp/cifar10_train',
                           """Directory where to read model checkpoints.""")

您可以使用这些脚本的自定义值调用这些脚本。对于使用Inception的项目，我必须对其进行更改，因为主硬盘没有足够的空间容纳Inception造成的瓶颈

由于

/tmp/

文件夹不是持久的，因此您可能会丢失培训数据，因此明确设置这些值可能是一个好的做法

以下代码将培训数据保存到自定义文件夹中

python cifar10_train.py --train_dir="/home/username/train_folder"

然后，评估：

python cifar10_eval.py --checkpoint_dir="/home/username/train_folder"

它也适用于其他例子