保存检查点时,TensorFlow经常保存元文件:my_model.ckpt.meta.在该文件中,即使我们删除它也可以恢复模型,如果我们在没有元文件的情况下恢复模型,我们会失去什么样的信息？
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该文件包含一个序列化MetaGraphDef协议缓冲区.它MetaGraphDef被设计为序列化格式,包括恢复训练或推理过程所需的所有信息(包括GraphDef描述数据流的所有信息,以及描述变量,输入管道和其他相关信息的附加注释).例如,MetaGraphDef所使用的TensorFlow服务开始根据您的训练模型的推论服务.我们正在研究可以MetaGraphDef用于培训的其他工具.
假设您仍然拥有模型的Python代码,则无需MetaGraphDef还原模型,因为您可以MetaGraphDef通过重新执行构建模型的Python代码来重构所有信息.要从检查点还原,您只需要包含经过训练的权重的检查点文件,这些权限会定期写入同一目录.
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