恢复Tensorflow的中间检查点文件

Question

Tensorflow版本= 1.8.0

我正在尝试使用Tensorflow中的中间检查点文件之一还原我的模型。 默认情况下，Tensorflow将采用最后保存的检查点文件。 例如，该文件夹包含以下文件：

检查点模型56000.index模型56000.data-00000-of-00001模型56000.meta模型57000.index模型57000.data-00000-of-00001模型57000.meta

默认情况下，Tensorflow会加载最后一个57K检查点，但是由于某些原因，我想加载56K检查点的权重。 以下是我用于恢复模型的代码：

def load_G(self, checkpoint_dir):
    print(" [*] Reading checkpoints of G...")
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)
    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
        ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path)
        self.saver_gen.restore(self.sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))
        return True
    else:
        return False

在Tensorflow的页面上，我读到tf.train.get_checkpoint_state（）可以指定tf.train.get_checkpoint_state（checkpoint_dir，Latest_filename = None）。 但是我不知道应该为last_filename写什么。 我尝试编写latest_filename = model-56000，但是没有加载模型。

我还尝试编写了latest_filename = model-56000.meta。 那也没有用。

因此，在Tensorflow中加载某些中间检查点文件的正确方法是什么。

Answer 1

ckpt文件名将为model-56000.ckpt

model-56000.meta指向model-56000.meta的元信息

model-56000是ckpt，数据文件或元文件的文件名

Answer 2

好的，因此可以修改该检查点 protobuf文件并将该文件的第一行从： model_checkpoint_path：“ model-57000”更改为model_checkpoint_path：“ model-56000”广告，现在它加载了56K检查点。 寻找一些更好的方法来做到这一点。