建议把如何从check_point继续训练的方式也在文档里写一下 about knover HOT 7 CLOSED

为什么我直接init_params="step_xxxx" 也能加载, 这样做不对么,

使用init_params只是加载参数，不会加载optimizer相关的variable，如Adam的moment之类的，使用init_checkpoint是为了从之前中断的状态继续训练

from knover.

功能已支持，把配置文件的init_params改成init_checkpoint即可，我后面在文档上加上

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功能已支持，把配置文件的init_params改成init_checkpoint即可，我后面在文档上加上

我就是看到已经有这功能，但是文档里又没有写，所以建议文档里加上。另外就是现在这样还是不太方便，除了init_params改成init_checkpoint还得加--start_step参数（配置文件和train.sh里都得加）才能正常的在后续创建能续上的step checkpoint,所以我觉得是不是保存checkpoint的时候顺便就在这个目录记下最后一个step，这样训练的时候先读取这个进度信息，如果有进度信息就自动恢复训练，这样用起来就方便多了

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功能已支持，把配置文件的init_params改成init_checkpoint即可，我后面在文档上加上

我就是看到已经有这功能，但是文档里又没有写，所以建议文档里加上。另外就是现在这样还是不太方便，除了init_params改成init_checkpoint还得加--start_step参数（配置文件和train.sh里都得加）才能正常的在后续创建能续上的step checkpoint,所以我觉得是不是保存checkpoint的时候顺便就在这个目录记下最后一个step，这样训练的时候先读取这个进度信息，如果有进度信息就自动恢复训练，这样用起来就方便多了

保存checkpoint的时候其实是已经包含了step信息（目前没有输出step信息），start step不设置也不影响训练，也可以准确从上次的checkpoint保存的step继续训练，这个只会影响显示（显示后续可以优化）
另外运行配置修改上，绝大多数情况都不需要修改train.sh的逻辑，可以直接在配置上通过train_args设置所有额外的参数，如加一行

train_args="--start_step 2000"

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功能已支持，把配置文件的init_params改成init_checkpoint即可，我后面在文档上加上

我就是看到已经有这功能，但是文档里又没有写，所以建议文档里加上。另外就是现在这样还是不太方便，除了init_params改成init_checkpoint还得加--start_step参数（配置文件和train.sh里都得加）才能正常的在后续创建能续上的step checkpoint,所以我觉得是不是保存checkpoint的时候顺便就在这个目录记下最后一个step，这样训练的时候先读取这个进度信息，如果有进度信息就自动恢复训练，这样用起来就方便多了

保存checkpoint的时候其实是已经包含了step信息（目前没有输出step信息），start step不设置也不影响训练，也可以准确从上次的checkpoint保存的step继续训练，这个只会影响显示（显示后续可以优化）
另外运行配置修改上，绝大多数情况都不需要修改train.sh的逻辑，可以直接在配置上通过train_args设置所有额外的参数，如加一行

train_args="--start_step 2000"

学到了新知识，非常感谢：）

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为什么我直接init_params="step_xxxx" 也能加载, 这样做不对么,

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功能已支持，把配置文件的init_params改成init_checkpoint即可，我后面在文档上加上

我就是看到已经有这功能，但是文档里又没有写，所以建议文档里加上。另外就是现在这样还是不太方便，除了init_params改成init_checkpoint还得加--start_step参数（配置文件和train.sh里都得加）才能正常的在后续创建能续上的step checkpoint,所以我觉得是不是保存checkpoint的时候顺便就在这个目录记下最后一个step，这样训练的时候先读取这个进度信息，如果有进度信息就自动恢复训练，这样用起来就方便多了

保存checkpoint的时候其实是已经包含了step信息（目前没有输出step信息），start step不设置也不影响训练，也可以准确从上次的checkpoint保存的step继续训练，这个只会影响显示（显示后续可以优化）
另外运行配置修改上，绝大多数情况都不需要修改train.sh的逻辑，可以直接在配置上通过train_args设置所有额外的参数，如加一行

train_args="--start_step 2000"

学到了新知识，非常感谢：）

#31
已经补充了文档

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