Tensorflow seq2seqモデルを最後に保存した状態から再トレーニングを開始するにはどうすればよいですか？

Question

私はテンソルフローが全く新しく、seq2seq translateの例を使用しています。私はtranslate.pyのコードを見て、訓練は無限ループで行われ、チェックポイントは毎回translate.ckptファイルに保存されます。

トレーニングを中止し、最後に保存した状態から後で再起動したい場合、どうすればよいですか？あなたのモデルは、変数の値だけであることを

saver = tf.train.Saver() 
with tf.Session() as sess: 
    # Restore variables from disk. 
    saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") 
    print("Model restored.") 
    # Do some work with the model 

お知らせ：

おかげ

Answer 1

代わりのセッションで変数を開始するには、ファイルから変数を復元する必要があります。それらを復元するには、同じ変数名を持つグラフが必要です。また、結果を計算するために実行する必要のある操作です。

ここでそれについて詳しく読む：

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/how_tos/variables/index.html#restoring-variables

Answer 2

を私はので、私はそれに答える必要があると思ったことを考え出しました。 seq2seqの例では、これがデフォルトで実行されます。トレーニングループを停止して再起動すると、保存されたチェックポイントが検索され、最後に中止した場所からトレーニングが再開されます。