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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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セッションに紐づいている変数をチェックポイントとして保存する必要性

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2017/04/22 09:48

セッションに紐づいている変数をチェックポイントとして保存する必要性がわかりません。
現在本を読んでTensorflowの勉強をしています。

saver = tf.train.Saver(tf.all_variables()) with tf.Session() as sess: less.run(tf.initialize_all_variables()) total_duration = 0 for epoch in range(1,FLAGS.epoch +1): tf.train.SummaryWriter(FLAGS.checkpoint_dir,sess.graph) saver.save(sees,FLAGS.checkpoint_dir,global_step=epoch)

という記述があって、学習してもセッションが終わるとパラメーターが消える、と書かれているのですが、
なぜこの記述を書かなくても今まで学習させ精度を上げることができたのでしょうか?
セッションに紐づいている変数をチェックポイントとして保存する必要性はどういうことろにあるのでしょうか?

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can110

2017/04/22 15:21

どんな本を読んでいるのでしょうか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/04/23 08:30

TensorFlowはじめましたhttps://www.amazon.co.jp/TensorFlowはじめました-実践!最新Googleマシンラーニング-NextPublishing-有山-圭二-ebook/dp/B01IT509EYです。
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ベストアンサー

なぜこの記述を書かなくても今まで学習させ精度を上げることができたのでしょうか?

コードを実行することで、そのプロセスの内部でまっさらな状態から学習し、精度を上げることはできます。そのような動作をするコードを実行したのですから、できない理由はありません。
しかし、コードの実行(プロセス)が終了すると、それらの学習結果はそのまま消えます。
一般的に、実際の機械学習では、多くのデータ、メモリ、計算を行う必要があります。
それらの学習結果が、コードの終了とともに消えてしまうなんて、普通に考えて **もったいない **ですよね?

セッションに紐づいている変数をチェックポイントとして保存する必要性はどういうことろにあるのでしょうか?

なので学習した結果(パラメータ)を保存しておき、実際に学習した結果を** 利用する **場合には、その結果を復元することで、一から学習することなく、何らかの処理を行うことができるようになります。

せっかく学習したのに、その結果(知識)を** 身につけないのは損 であり、その知識をもとに 本来やりたいことを行えるようにする のが 学習の本来の目的 **ではないかと考えます。

投稿2017/04/23 07:51

編集2017/04/23 07:55
can110

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