tensorflow 模型：.data-00000-of-00002 和 ,data-00001-of-00002 有什么区别？

【问题标题】：tensorflow model: what is the difference between .data-00000-of-00002 and ,data-00001-of-00002?tensorflow 模型：.data-00000-of-00002 和 ,data-00001-of-00002 有什么区别？
【发布时间】：2020-02-07 09:38:42
【问题描述】：

在存储一个tensorflow ckpt时，除了.index、.meta和checkpoint文件之外，还有两个“.data”文件同时保存：.data-00000-of-00002和.data-00001-of- 00002。前者的尺寸远小于后者。我的问题是，为什么保存了两个数据文件，它们之间有什么区别？

【问题讨论】：

标签： tensorflow model store

【解决方案1】：

据tensorflow官方page报道：一个或多个分片（<prefix>-<global_step>.data-<shard_index>-of-<number_of_shards>）包含模型的权重，索引文件包含哪些权重存储在哪个分片中。分片数量取决于您用于训练的机器数量。

因此，如果您在两台机器上训练一个模型，您将拥有两个带后缀的分片：.data-00000-of-00002 和 .data-00001-of-00002

您也可以查看this url。

在实例化tf.train.Saver时，您可以设置参数sharded的值（默认值为False）。 sharded=True 指示 Saver 对每台机器/设备的检查点进行分片。

【讨论】：