python – 这些机器学习输出文件的目的和意义是什么？

2019年8月4日 206次阅读

我设法成功运行了这个机器学习教程(我的第一个).它使用卷积神经网络进行分类.

https://github.com/bhimmetoglu/time-series-medicine/blob/master/HAR/HAR-CNN.ipynb

在使用tensor-flow完成此机器学习python脚本之后,会在文件夹checkpoints-cnn中生成一些文件.

- checkpoint
- har.ckpt.data-00000-of-00001
- har.ckpt.index
- har.ckpt.meta

这些机器学习输出文件的目的和意义是什么？如何使用它们对现实数据进行分类？

我使用的是python v3.6

最佳答案 在您创建估算工具时,例如通过运行

classifier = tf.estimator.DNNClassifier(..., model_dir='checkpoints-cnn')

如果检查点与提供给估计器初始化程序的定义兼容,tensorflow将尝试从检查点加载模型.

然后,您可以继续进一步训练,或使用它来估计/分类现实生活中的数据.

至于内容,.meta文件包含网络的拓扑,其图形. .data- [numbers]文件包含权重值和其他可变数据. .index文件跟踪当前检查点,我不确定它包含什么.

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