trained simple network python machine-learning tensorflow

python - simple - TensorFlow: Saver tiene un límite de 5 modelos



tensorflow save trained network (1)

Quería guardar varios modelos para mi experimento, pero noté que el constructor tf.train.Saver() no podía guardar más de 5 modelos. Aquí hay un código simple:

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) )

Cuando ejecuté este código, solo vi 5 modelos en mi Escritorio. ¿Por qué es esto? ¿Cómo puedo guardar más de 5 modelos con el mismo constructor tf.train.Saver() ?


El constructor tf.train.Saver() toma un argumento opcional llamado max_to_keep , que de forma predeterminada mantiene los 5 puntos de control más recientes de su modelo. Para guardar más modelos, simplemente especifique un valor para ese argumento:

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))

Para mantener todos los puntos de control, pase el argumento max_to_keep=None al constructor de ahorro.