我目前正在使用主管运行managed_session()来测试官方启动-resnet-v2模型检查点文件（由Google提供）对几张狗图像（我从谷歌拍摄的边境牧羊犬图像）的性能图片）。但是我看到了一个非常奇怪的行为：管理会话的损失由具有init_fn的主管运行，该管理器使用保护程序从检查点文件恢复所有变量，而另一个托管会话由没有{的主管运行{1}}几乎完全相同的损失（大约6）。有趣的是，没有init_fn的主管甚至有少于6的损失（约为5.9是特定的），而init_fn的主管有少于6的损失。我明白甚至如果损失有时可能是随机的，那么两者的表现如何相似呢？
我很担心我的模型可能会重复使用之前会话中的相同权重（只是一个猜测），所以我在代码的最开头使用了init_fn。此外，我还确保清除主管可能在以前的会话中查找检查点的日志目录。然而，表现非常相似。只是模型在有或没有检查点文件的情况下表现得太好了吗？所有图像都已成功预测，标签为232（边境牧羊犬）。
可以肯定的是，在我的任何训练开始之前，我做了初步预测。未恢复的模型具有411级（围裙）的初始预测，而恢复的模型具有232的正确预测。但是我不确定这是否表明我恢复的模型正在工作 - 我如何明确地检查是否模型成功恢复了吗？
此外，什么被认为是softmax_cross_entropy损失的可接受损失？我认为6左右的值可能太高，但我无法找到Google论文在inception-resnet-v2模型中获得的官方损失。
以下是我的模型的一些细节： 1.由于我的GPU内存限制，我只能运行6的批量大小。我只包含8个图像进行测试。
我的代码对两位主管的主要区别在于：
tf.reset_default_graph()