tf.contrib.eager.Saver

Адаптер tf.compat.v1.train.Saver для использования при включенном режиме выполнения eager.

tf.contrib.eager.Saver(
    var_list
)

Стратегия сохранения контрольных точек на основе имён Saver хрупкая. Переключитесь на tf.train.Checkpoint или tf.keras.Model.save_weights, которые обеспечивают более надёжное сохранение на основе объектов. Эти API будут загружать контрольные точки, сохранённые Saver.

Аргументы
`var_list`	Список переменных, которые будут сохранены и восстановлены. Либо список объектов `tf.Variable`, либо словарь, сопоставляющий имена объектам `tf.Variable`.

Исключения
`RuntimeError`	если вызов осуществляется, когда режим eager выполнения не включён.

Методы

`restore`

Просмотреть исходный код

restore(
    file_prefix
)

Восстановление ранее сохранённых переменных.

Аргументы
`file_prefix`	Префикс пути к параметрам, которые были ранее сохранены. Обычно получаемый из предыдущего вызова `save()` или из `tf.train.latest_checkpoint`.

`save`

Просмотреть исходный код

save(
    file_prefix, global_step=None
)

Сохранение переменных.

Аргументы
`file_prefix`	Префикс пути к файлам, созданным для контрольной точки.
`global_step`	Если указано, номер глобального шага добавляется к file_prefix для создания имени файла контрольной точки. Дополнительный аргумент может быть тензором, переменной или целым числом.

Возвращаемые значения
Строка: префикс имён файлов, созданных для контрольной точки. Это может быть расширение file_prefix, подходящее для передачи в качестве аргумента последующему вызову `restore()`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/eager/Saver