Tensorflow: オプティマイザーの状態の保存（adagrad / momentumなど）
みなさん、こんにちは。
先週、stackoverflowでこの質問をしました： https ：
私の問題は、オプティマイザー（私の場合はadagradアキュムレーター）の状態を保存して、学習を停止し、いつでも続行できるようにすることです。
間違えない限り、オプティマイザーの状態を保存することはできません（オプティマイザーをtf.train.Saverに渡すことはできませんよね？）。 私にとっての簡単な（ハッキー？）解決策は、Optimizer.get_slot_names（）を呼び出して、各スロットの操作を保存することです。
次の問題は、現時点ではset_slot（name、op）がないと思うので、このopをスロットに戻すことです。
だから私の質問は：
- これは現在不可能だと私は正しいですか？
- オプティマイザークラスにset_slot（name、op）関数が必要ですか？ （私はこれを手伝うつもりです）
- オプティマイザーをセーバーオブジェクトに渡せるようにしたいですか？
rmeertens
>すべてのコメント
より良い場所であるstackoverflowについて質問していただきありがとうございます。 オプティマイザーの状態はデフォルトで保存されますが、何を保存するかをセーバーに具体的に指示しているため、保存されません。
girving
2016年11月14日
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