Tensorflow 估计器 - warm_start_from 和 model_dir

Question

当 tf.estimator 与 warm_start_from 和 model_dir 以及 warm_start_from 目录和 model_dir 目录一起使用时包含有效检查点，实际恢复哪个检查点？

为了提供一些背景信息，我的估算器代码如下所示

est = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=model_fn,
    model_dir=model_dir,
    warm_start_from=warm_start_dir)

for epoch in range(num_epochs):
    est.train(input_fn=train_input_fn)
    est.evaluate(input_fn=eval_input_fn)

（输入函数使用一次性迭代器。）

所以在第一次迭代期间，当 model_dir 为空时，我希望加载热启动检查点，但在下一个时期，我希望从要加载的 model_dir 中的最后一次迭代。但至少从日志来看，warm_start_dir 似乎仍在加载中。

我可能会在下一次迭代中覆盖我的估算器，但我想知道它是否不应该以某种方式构建在估算器中。

Answer 1

我遇到过类似的问题，我通过在会话启动时提供一个运行的初始化挂钩并使用 tf.estimator.train_and_evaluate 解决了这个问题（尽管我不能接受整个解决方案的功劳，因为我在其他地方看到了类似的用于另一个目的的东西）：

class InitHook(tf.train.SessionRunHook):
    """initializes model from a checkpoint_path
    args:
        modelPath: full path to checkpoint
    """
    def __init__(self, checkpoint_dir):
        self.modelPath = checkpoint_dir
        self.initialized = False

    def begin(self):
        """
        Restore encoder parameters if a pre-trained encoder model is available and we haven't trained previously
        """
        if not self.initialized:
            log = logging.getLogger('tensorflow')
            checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(self.modelPath)
            if checkpoint is None:
                log.info('No pre-trained model is available, training from scratch.')
            else:
                log.info('Pre-trained model {0} found in {1} - warmstarting.'.format(checkpoint, self.modelPath))
                tf.train.warm_start(checkpoint)
            self.initialized = True

然后，训练：

initHook = InitHook(checkpoint_dir = warm_start_dir)
trainSpec = tf.estimator.TrainSpec(
    input_fn = train_input_fn,
    max_steps = N_STEPS, 
    hooks = [initHook]
)
evalSpec = tf.estimator.EvalSpec(
    input_fn = eval_input_fn,
    steps = None,
    name = 'eval',
    throttle_secs = 3600
)
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, trainSpec, evalSpec)

这运行s 在开始时初始化一次来自warm_start_dir 的变量。稍后，当估计器 model_dir 中有新的检查点时，它会从那里继续 warm_starting。

Tensorflow 估计器 - warm_start_from 和 model_dir

Tensorflow Estimator - warm_start_from and model_dir

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