Tensorflow以兼容的方式保存和恢复模型（热切和图形模式）

Question

在图形模式下，我们使用tf.train.Saver。在渴望模式下，我们使用tf.contrib.eager.Checkpoint。

但是，目前尚不清楚如何保存其中一个并恢复到另一个上？

Answer 1

我刚刚发现tf.contrib.eager.Checkpoint实际上是为同时使用渴望模式和图形模式而设计的。

它可以按以下方式使用（假设我们已经在急切模式下保存了一个检查点，现在我们以图形模式运行）：

saver = tf.contrib.eager.Checkpoint(....) # same with both graph and eager mode
saver.restore(...).run_restore_ops() # run_restore_ops() is important in graph mode!

简而言之，我认为如果运行.run_restore_ops()，它会起作用。