tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator

Возвращает SaveableObject для сохранения/восстановления состояния итератора с помощью Saver. (устарело)

tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator(
    iterator
)

Например:

with tf.Graph().as_default():
  ds = tf.data.Dataset.range(10)
  iterator = ds.make_initializable_iterator()
  # Build the iterator SaveableObject.
  saveable_obj = tf.data.experimental.make_saveable_from_iterator(iterator)
  # Add the SaveableObject to the SAVEABLE_OBJECTS collection so
  # it can be automatically saved using Saver.
  tf.compat.v1.add_to_collection(tf.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS, saveable_obj)
  saver = tf.compat.v1.train.Saver()

  while continue_training:
    ... Perform training ...
    if should_save_checkpoint:
      saver.save()

Примечание: При восстановлении итератора существующее состояние итератора полностью отбрасывается. Это означает, что любые изменения, которые вы могли внести в график Dataset, также будут отброшены! Это включает новый график Dataset, который вы могли построить во время валидации. Таким образом, во время выполнения валидации убедитесь, что вы запустили инициализатор для конвейера входных данных валидации после восстановления контрольной точки.

Примечание: Не все итераторы пока поддерживают сохранение контрольных точек. Попытка сохранить состояние неподдерживаемого итератора вызовет ошибку.