python - TensorFlow:Saver 有 5 个模型限制

Question

我想为我的实验保存多个模型，但我注意到 tf.train.Saver() 构造函数不能保存超过 5 个模型。这是一个简单的代码:

import tensorflow as tf 

x = tf.Variable(tf.zeros([1]))
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()

for i in range(10):
  sess.run(tf.initialize_all_variables())
  saver.save( sess, '/home/eneskocabey/Desktop/model' + str(i) )

当我运行这段代码时，我在桌面上只看到了 5 个模型。为什么是这样？如何使用相同的 tf.train.Saver() 构造函数保存 5 个以上的模型？

Answer 1

tf.train.Saver() constructor采用名为 max_to_keep 的可选参数，默认情况下保留模型的 5 个最新检查点。要保存更多模型，只需为该参数指定一个值:

import tensorflow as tf 

x = tf.Variable(tf.zeros([1]))
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=10)
sess = tf.Session()

for i in range(10):
  sess.run(tf.initialize_all_variables())
  saver.save(sess, '/home/eneskocabey/Desktop/model' + str(i))

要保留所有 检查点，请将参数max_to_keep=None 传递给保存器构造函数。