В чем разница между сохранением сводки и сохранением модели в logdir?

Question

Используя Tensorflow (в частности, tf.contrib.slim), мы должны откалибровать несколько параметров, чтобы получить графики, которые нам нужны на тензорной доске.

Сохранение итогового интервала более понятно для нас, что оно делает. Сохраняет значение (или среднее из них?) Определенной точки на графике в указанном интервале.

Теперь контрольные точки для сохранения самой модели, зачем это нужно в процессе обучения? Меняется ли модель?.. Не уверен, как это работает

Answer 1

Вы сохраняете модель в контрольных точках, потому что переменные в модели, включая веса и смещения нейронной сети и счетчик global_step, постоянно меняются в процессе обучения. Структура модели не меняется. Сохраненные контрольные точки позволяют загрузить обученную модель для обслуживания и возобновить обучение позже.