tf.train.Supervisor()可以帮我们简化一些事情,可以保存模型参数和Summary,它有以下的作用:

  1)自动去checkpoint加载数据或初始化数据 ,因此我们就不需要手动初始化或者从checkpoint中加载数据

  2)自身有一个Saver,可以用来保存checkpoint,因此不需要创建Saver,直接使用Supervisor里的Saver即可

  3)有一个summary_computed用来保存Summary,因此不需要创建summary_writer

  因此从这里看,Supervisor相当于将一些功能集成到一起了,具体代码实现

  1. import tensorflow as tf
  2.  
  3. a = tf.Variable(1)
  4. b = tf.Variable(2)
  5. c = tf.add(a, b)
  6. update = tf.assign(a, c)
  7. tf.summary.scalar("a", a)
  8. init_op = tf.initialize_all_variables()
  9. merged_summary_op = tf.summary.merge_all()
  10. sv = tf.train.Supervisor(logdir="./tmp/", init_op=init_op) # 直接初始化
  11. saver = sv.saver
  12. with sv.managed_session() as sess:
  13. for i in range(10000):
  14. update_ = sess.run(update)
  15. if i % 10 == 0:
  16. merged_summary = sess.run(merged_summary_op)
  17. sv.summary_computed(sess, merged_summary, global_step=i) # 直接将summary保存
  18.  
  19. if i % 100 == 0:
  20. saver.save(sess, save_path="./tmp/", global_step=i) # 直接将模型参数保存

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