继续训练SavedModel或从SavedModel加载检查点

Question

在tensorflow 1.14中，很明显tf.compat.v1.train.init_from_checkpoint可以加载ckpt来继续训练（或热启动）。但是，我在SavedModel中找不到任何相应的方法，并且tf.estimator.WarmStartSetting也仅支持ckpt。对我来说很奇怪，因为this answer提到应该在SavedModel中存储一个检查点。有谁知道：

1. 如何在SavedModel中加载检查点？或
2. 如何在SavedModel上进行热身培训？

Answer 1

为了加载SavedModel以继续训练，可以使用tf.saved_model.loader.load，如下所示：

graph = tf.Graph()
with tf.Session(graph=graph) as sess:
  tf.saved_model.loader.load(sess, [tag_constants.SERVING], saved_model_location)

为了馈送新的输入数据，您可以获取输入张量名称，如下所示：

signature_def = meta_graph_def.signature_def[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]
inputs = [v.name for v in signature_def.inputs.values()]
input_tensors = [node.split(":")[0] for node in inputs]

然后，您可以制作一些feed_dict，以将新的输入馈送到输入张量。获取输出张量的方法可以类似于我上面概述的方法。