- チェックポイントフォルダ
モデルは、チェックポイントファイルTensorflowトレーニングを保存することができ、およびチェックポイントファイルは、コンフィギュレーションファイル4つの別々の体重、トレーニングの容易さです。
1）チェックポイントファイル
リストのブレークポイントはすぐに最後のブレークポイントのファイルを見つけるために使用することができ、ファイルを保存します。
model_checkpoint_path： "model.ckpt-40186" all_model_checkpoint_paths： "model.ckpt-37000" all_model_checkpoint_paths： "model.ckpt-38000" all_model_checkpoint_paths： "model.ckpt-39000" all_model_checkpoint_paths： "model.ckpt-40000" all_model_checkpoint_paths：「モデル。 CKPT-40186"
2）メタファイル
メタファイルはMetaGraphDefシリアライズされたバイナリファイルで、graph_def saver_defなどを含むネットワーク構成に関連するデータを、保存します。
3）インデックスファイル
インデックスファイルは、データファイルのインデックスを提供し、コアはテーブルエントリテンソルBundleEntry値、タイプのBundleEntryメインコンテンツ重量、形状、オフセット、および他の情報へのキーとして名前、およびチェックサムとして記憶されます。データブロック/索引ブロック/フッタ等、また符号化および最適化テンソル名（例えば廃棄重複プレフィックス）と、データに関するBundleEntryの配列に加えて、主に関連BundleWriterビルド、TableBuilder、BlockBuilderいくつかのカテゴリ、によってインデックスファイルてきぱき圧縮のブロック。
4）データファイル
データ（データ）ファイルには、すべての変数、すなわち、ネットワークの重みの値を保存されます。