TensorFlow 是一种流行的深度学习框架，其中Checkpoint提供了一种添加模型检查点的机制 。本文将向您介绍如何使用TensorFlow的Checkpoint特性来保存和加载训练后的模型状态，以及如何在训练期间添加检查点 。同时，还会介绍如何使用TensorFlow 2.0中的tf.keras API以及使用Python进行操作 。
文章插图
一、什么是检查点？
在机器学习中，一个检查点是训练模型时保存的模型参数的快照 。这些检查点包含了模型中的所有变量的当前值，它们可以在训练过程中进行保存 ， 以便在需要时恢复训练过程 。
二、如何添加检查点？
在TensorFlow中，可以使用tf.train.Checkpoint来创建一个检查点对象，检查点对象可以包括模型中所有需要保存的变量 。下面是一个简单的例子：
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
x_train = np.random.rand(100, 3)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(3, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
ckpt = tf.train.Checkpoint(step=tf.Variable(1), optimizer=opt, net=model)
manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, './tf_ckpts', max_to_keep=3)
# Train for 100 steps
for i in range(100):
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(x_train, training=True)
loss_value = https://www.ycpai.cn/python/loss_fn(y_true=[0, 1]*50, y_pred=logits)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
opt.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
ckpt.step.assign_add(1)
if int(ckpt.step) % 10 == 0:
save_path = manager.save()
print('Saved checkpoint for step {}: {}'.format(int(ckpt.step), save_path))
【TensorFlow——Checkpoint为模型添加检查点的实例】```
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