可以创建2个不同saver的scaffold吗
时间: 2024-03-30 16:37:00 浏览: 26
是的,可以创建两个不同的Saver对象,每个Saver对象都可以保存不同的变量。在TensorFlow中,Saver对象用于保存和恢复模型的变量。使用Saver对象时,可以通过传递不同的变量列表来创建不同的Scaffold。例如:
```
# 创建两个不同的Scaffold
scaffold1 = tf.train.Scaffold(saver=tf.train.Saver(var_list=var_list1))
scaffold2 = tf.train.Scaffold(saver=tf.train.Saver(var_list=var_list2))
# 使用scaffold1进行训练
with tf.train.MonitoredTrainingSession(scaffold=scaffold1) as sess:
# 训练模型
# 使用scaffold2进行测试
with tf.Session() as sess:
scaffold2.saver.restore(sess, "model.ckpt")
# 测试模型
```
在上面的代码中,我们创建了两个不同的Scaffold,每个Scaffold使用不同的Saver对象,并传递不同的变量列表。我们可以使用这些Scaffold来训练和测试模型。
相关问题
同一个MonitoredTrainingSession里可以用两个不同scaffold的saver吗,还是直接用两个不同saver更好一些
在同一个`MonitoredTrainingSession`中使用两个不同Scaffold的Saver是不可取的,因为`MonitoredTrainingSession`在初始化时只能使用一个Scaffold对象。如果您需要在同一会话中使用不同的Saver对象,请使用不同的`Session`对象或创建多个`MonitoredTrainingSession`对象。
所以,最好的方法是使用两个不同的Saver对象,每个Saver对象负责保存和恢复相应的变量,并使用它们来训练和测试模型。这样做可以确保每个Saver对象只保存和恢复其指定的变量,避免了混淆和错误。
不使用tf.identity可以使用两个不同的saver吗
是的,不使用`tf.identity`也可以使用两个不同的`saver`来保存和恢复模型的不同变量子集。可以为每个`saver`指定要保存和恢复的变量列表,这样可以在保存和恢复模型时只保存和恢复指定的变量。例如,可以创建两个`saver`,一个`saver1`保存变量`a`和`b`,另一个`saver2`保存变量`b`和`c`。这样,在保存和恢复模型时,可以分别使用`saver1`和`saver2`来保存和恢复不同的变量子集。需要注意的是,如果变量名称存在作用域和其他信息,则需要使用`tf.train.Saver`的`var_list`参数来指定变量列表。
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