解決TensorFlow訓(xùn)練模型及保存數(shù)量限制的問題

每次卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果都只保存了最后一部分，查閱了一下相關(guān)資料，發(fā)現(xiàn)是定義saver時采用的默認值，這里進行如下設(shè)置：

 saver 
 =
 tf.train.Saver(
 max_to_keep
 =
 100
 ,
 keep_checkpoint_every_n_hours
 =
 1
 )

補充：解決TensorFlow只能保存5個模型的問題

直奔主題

在訓(xùn)練模型的代碼中找到這句代碼：tf.train.Saver（），

改成：

tf.train.Saver(max_to_keep = m) # m為你想保存的模型數(shù)量

擴展

Saver類中的可選參數(shù)

tf.train.Saver(max_to_keep = m, keep_checkpoint_every_n_hours = n)

max_to_keep保存離當(dāng)前訓(xùn)練最近的模型數(shù)量，默認值為5。如果想全部保存，并且電腦內(nèi)存夠用，設(shè)成多大都可以。

keep_checkpoint_every_n_hours每隔n個小時保存一次模型，默認值為10,000（一般情況下應(yīng)該不會訓(xùn)練這么長時間，所以相當(dāng)于是不會按照時間來保存，按照設(shè)置的epoch保存節(jié)點數(shù)來保存）。

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。