掌握TensorFlow断点续训技巧（原理与代码解析）

一、什么叫做断点续训

断点续训指的是由于特定因素导致训练过程尚未结束即被中止，后续的训练可基于前一次的进度继续执行。这种方法对需要持续较长时间进行训练的模型具有良好的适应性。

二、模型文件解析

checkpoint文件用于存储相关信息，借助该文件可以确定当前保存的模型版本；
.meta文件则用于记录当前神经网络的结构信息，例如通过调用tf.train.import_meta_graph(‘MODEL_NAME.ckpt-1174.meta’)实现模型结构的导入；
.data文件中包含当前模型中的参数名称及其对应的数值，包括网络权重、偏置项以及相关操作；
.index文件则负责存储辅助性的索引信息，其内容为一个不可更改的字符串表；
至于文件名后缀中的数字1174，代表模型训练过程中的不同迭代次数，通常情况下我们只需关注最新的版本即可。

三、如何实现断点续训

满足两个必备条件即可：

（1）：模型训练器中的断点数据被本地进行存储
（2）：通过加载快照信息，可对模型训练时的运行环境进行复原
上述两项操作均需借