我对tensorflow完全陌生，我正在使用他们的seq2seq翻译示例。我查看了translate.py中的代码，训练是在无限循环中完成的，它时不时地将检查点保存在文件translate.ckpt中。
那么，如果我停止训练并想稍后从上次保存的状态重新启动它，我该怎么做？
谢谢
最佳答案
您需要从文件中恢复变量，而不是在 session 中启动变量:
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
请注意，您的模型只是变量的值。为了恢复它们，您需要一个具有相同变量名称的图表。可能还需要执行一些操作才能计算结果。
在这里阅读更多相关信息:
https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/how_tos/variables/index.html#restoring-variables
关于machine-learning - 如何从上次保存的状态开始重新训练 Tensorflow seq2seq 模型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40824545/