[发明专利]一种基于Tensorflow的训练模型保存方法及驱动器、计算服务器有效
| 申请号： | 201810162033.4 | 申请日： | 2018-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN108446173B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 袁建勇;余远铭;王超 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/50 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于Tensorflow的训练模型保存方法：驱动器获取并存储第一标识和第二标识，第一标识为运行有参数服务器的计算设备的标识，第二标识为与参数服务器运行在同一个计算设备的计算服务器的标识。计算服务器从驱动器获取第一标识和第二标识，在确认计算服务器运行的计算设备的标识与第一标识相同，且计算服务器的标识与第二标识相同的情况下，存储训练模型，从而提高训练模型保存的成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tensorflow 训练 模型 保存 方法 驱动器 计算 服务器 | ||
【主权项】：
1.一种基于Tensorf low的训练模型保存方法，其特征在于，包括：驱动器获取第一标识，所述第一标识为运行有参数服务器的计算设备的标识；所述驱动器获取第二标识，所述第二标识为与所述参数服务器运行在同一个计算设备的计算服务器的标识；所述驱动器存储所述第一标识和所述第二标识，所述第一标识和所述第二标识为所述计算服务器存储训练模型的依据。
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