假设我将来要使用类似的数据集进行更多训练，使用我自己的训练创建的模型中的微调检查点对我有什么好处，而不是原始 SSD_Mobilenet_V1 版本（例如 5000图像和 50000 步）。它是否会改善任何未来的训练，或者我每次训练时都使用原来的训练更好？我可能正在寻找错误的东西，但我找不到任何可以改进的东西。在我的阅读中，我认为微调只对最后一层有帮助，这让我相信无论生成的模型有多好，它都是毫无意义的练习。任何人都可以确认这一点以及任何有用的参考资料吗？
Tensorflow 从我自己的检查点微调模型
数据挖掘
机器学习
张量流
训练
2022-03-09 02:57:29
1个回答
是的你可以。在以下几行之后，其他所有内容都将与您之前为保存检查点所做的相同。
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./')) # checkpoint file path
请参考以下链接：
https://nathanbrixius.wordpress.com/2016/05/24/checkpointing-and-reusing-tensorflow-models/
https://github.com/tensorflow/nmt/issues/51
https://blog.metaflow.fr/tensorflow-saving-restoring-and-mixing-multiple-models-c4c94d5d7125
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