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在 tensorflow.contrib.learn 中使用 estimator.Estimator 时，在训练和预测之后，modeldir 中有这些文件: p>
当图形复杂或变量数量大时，graph.pbtxt 文件和事件文件可能会非常大。这是一种不写这些文件的方法吗？由于模型重新加载只需要检查点文件，因此删除它们不会影响后续的评估和预测。
最佳答案
关于 Google's Machine Learning Crash Course他们使用以下方法:
# Create classifier:
classifier = tf.estimator.DNNRegressor(
feature_columns=feature_columns,
optimizer=optimizer
)
# Train it:
classifier.train(
input_fn=training_input_fn,
steps=steps
)
# Remove event files to save disk space.
_ = map(os.remove, glob.glob(os.path.join(classifier.model_dir, 'events.out.tfevents*')))
关于python - 如何关闭 tf.contrib.learn Estimator 中的 events.out.tfevents 文件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42444796/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！