Tensorflow: अनुकूलक स्थिति सहेजा जा रहा है (adagrad / गति / आदि)

सबको नम्स्कार,

: पिछले हफ्ते मैं stackoverflow पर इस प्रश्न पूछा https://stackoverflow.com/questions/40547198/saving-the-state-of-the-adagrad-algorithm-in-tensorflow ।
मेरी समस्या यह है कि मैं अनुकूलक की स्थिति को सहेजना चाहता हूं (मेरे मामले में एडग्राड संचायक) ताकि मैं अपने सीखने को रोक सकूं और जब चाहूं जारी रख सकूं।

जब तक मैं गलत नहीं हूँ ऑप्टिमाइज़र की स्थिति को सहेजा नहीं जा सकता (आप tf.train.Saver को ऑप्टिमाइज़र पास नहीं कर सकते। सेवर, है ना?)। मेरे लिए एक त्वरित (हैकी?) समाधान हो सकता है कि Optimizer.get_slot_names() को कॉल किया जाए और प्रत्येक स्लॉट के ऑप को सेव किया जाए।
अगली समस्या इस ऑप को वापस स्लॉट में डालने की होगी, क्योंकि मुझे नहीं लगता कि इस समय कोई सेट_स्लॉट (नाम, सेशन) है।

तो मेरे प्रश्न हैं:

• क्या मैं सही हूँ कि यह वर्तमान में असंभव है?
• क्या हम ऑप्टिमाइज़र वर्ग में एक set_slot(name,op) फंक्शन रखना चाहते हैं? (मैं इसमें मदद करने को तैयार हूं)
• क्या हम एक सेवर ऑब्जेक्ट में ऑप्टिमाइज़र पास करने में सक्षम होना चाहते हैं?