Tensorflow保护程序似乎覆盖了现有保存的变量文件。

Question

我在用tensorflow编写神经网络代码。我是为了在每1000个时代保存变量。因此，我希望节省1001,2001,3001年代的变量。不同的文件。下面的代码是我创建的保存函数。

def save(self, epoch):
    model_name = "MODEL_save"
    checkpoint_dir = os.path.join(model_name)

    if not os.path.exists(checkpoint_dir):
        os.makedirs(checkpoint_dir)
    self.saver.save(self.sess, checkpoint_dir + '/model', global_step=epoch)
    self.saver.save(self.sess, checkpoint_dir + '/model')
    print("path for saved %s" % checkpoint_dir)

我编写这段代码是为了在函数被调用后保存两次。因为我希望通过使用“global= epoch”来保存每1000个时代的变量历史。并希望将最新的变量保存在文件中，而不需要指定划时代。每当满足如下的时代条件时，我就调用这个函数。

for epoch in xrange(self.m_total_epoch):

    .... CODE FOR NEURAL NETWORK ....

    if epoch%1000 == 1 and epoch != 1:
        self.save(epoch)

假设当前时代是29326，我希望目录中所有保存的文件都在1001,2001,3001 . 29001之间。然而，只有部分文件来自26001,27001,28001,29001。我在其他电脑上查过了。这和我预期的不一样。为什么会发生这种事？

Answer 1

tf.train.Saver的构造函数中有一个max_to_keep参数，它只保存最新的模型。这个max_to_keep参数，有点让人吃惊的是，它的默认值是5，所以在默认情况下，您将只拥有最新的5个模型。

若要保留所有模型，请将此变量设置为None

saver = tf.train.Saver(max_to_keep=None)