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Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些

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tensorboard文件

  • events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的值。

  • graph.pbtxt: 这其实是一个文本文件，保存了模型的结构信息，部分信息如下所示：

    node_def {
      name: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/buffer_size"
      op: "Const"
      device: "/job:worker/task:10/device:CPU:0"
      attr {
        key: "dtype"
        value {
          type: DT_INT64
        }
      }
      attr {
        key: "value"
        value {
          tensor {
            dtype: DT_INT64
            tensor_shape {
            }
            int64_val: 262144
          }
        }
      }
    }
    node_def {
      name: "FixedLengthRecordDataset"
      op: "FixedLengthRecordDataset"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/filenames:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/header_bytes:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/record_bytes:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/footer_bytes:output:0"
      input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/buffer_size:output:0"
      device: "/job:worker/task:10/device:CPU:0"
    }
...

保存模型时生成的文件

  • checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么：

model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-0"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt-5000"

可以看到第一行表示最近的一次checkpoints路径信息，也就是说可能因为某种原因你的模型训练中断了。不过没关系，下次重新训练时，会自动从上次的断点继续训练而不用重新训练了。后面两项则表示已经保存的所有断点路径。

  • model.ckpt-*.meta: 其实和上面的graph.pbtxt作用一样都保存了graph结构,只不过meta文件是二进制的，它包括 GraphDef,SaverDef等,当存在meta file,我们可以不在文件中定义模型,也可以运行,而如果没有meta file,我们需要定义好模型,再加载data file,得到变量值。

  • model.ckpt-*.index: 这是一个string-string table，table的key值为tensor名，value为serialized BundleEntryProto。每个BundleEntryProto表述了tensor的metadata，比如那个data文件包含tensor、文件中的偏移量、一些辅助数据等。

  • model.ckpt-*.data-*: 保存了模型的所有变量的值，TensorBundle集合。

到此，关于“Tensorflow中保存模型时生成的各种文件的作用有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！


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