如何在events.out.tfevents估计器中关闭tf.contrib.learn文件

Question

在tensorflow.contrib.learn中使用时，经过培训和预测后的在modeldir中有以下文件：

• 检查点
• events.out.tfevents.1487956647
• events.out.tfevents.1487957016
• graph.pbtxt
• model.ckpt-101.data-00000-of-00001
• model.ckpt-101.index
• model.ckpt-101.meta

当图形复杂或变量数大时，graph.pbtxt文件和事件文件可能非常大。这里有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，删除它们不会影响评估和预测。

Answer 1

在谷歌机器学习速成班上，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*')))

Answer 2

如果您不希望events.out.tfevents文件被写入。在您的代码中找到类似的内容并删除它们。

tfFileWriter = tf.summary.FileWriter(os.getcwd())
tfFileWriter.add_graph(sess.graph)
tfFileWriter.close()

Answer 3

我也有同样的问题，在事件文件不断增长的时候，我无法找到任何解决方案。我的理解是，这个文件存储由tensorflow生成的事件。我继续手动删除了这个。有趣的是，当我运行火车序列时，当其他文件被更新时，它再也没有被创建过。