小知识点 - 增量更新

Tensorflow 1.12 是静态图，并且平时使用 tensorflow 原生 API 的时候，习惯将 ID-Index- Embedding 的过程建立到图里。当需要对保存到图里的这个映射关系进行更新，也就是实现增量更新时，我们通常会感到苦恼。

下面是增量更新 ID-Index-Embedding 的过程：

# TensorFlow 1.x 示例

import tensorflow as tf

# 假设你有meta文件和数据文件路径
meta_file = 'path/to/model.ckpt.meta'
checkpoint_path = 'path/to/model.ckpt'

# 创建一个新的会话
with tf.Session() as sess:
    # 导入元图以恢复图结构和变量
    saver = tf.train.import_meta_graph(meta_file)
    saver.restore(sess, checkpoint_path)

    # 获取图中已经存在的MutableHashTable
    hash_table = sess.graph.get_tensor_by_name('your_hash_table_name:0')  # 替换'your_hash_table_name'为实际名称

    # 假设有新的键和值列表
    new_keys = [...]
    new_values = [...]

    # 更新哈希表内容（通过会话运行insert操作）
    for key, value in zip(new_keys, new_values):
        insert_op = hash_table.insert(keys=tf.constant(key), values=tf.constant(value))
        sess.run(insert_op)

# 定义一个saver来保存所有的变量（包括哈希表中的内容）
saver = tf.train.Saver()

# 选择一个新的保存路径
new_checkpoint_path = 'path/to/new_model.ckpt'

# 保存模型
saver.save(sess, new_checkpoint_path)

通常来说，增量更新是通过加载已有模型，然后在已有模型的 HashTable 中插入新的键值对，从而实现增量。