Tensorflow训练，如何防止训练节点删除

Question

我使用Tensorflow和python进行对象检测。

我想开始训练，离开它一段时间，并保留所有的训练节点(型号-cpk)。标准的Tensorflow训练似乎删除了节点，只保留了最后几个节点。我怎么才能防止这种情况？

如果这里问错了这些问题，请原谅。如果有人告诉我一个合适的地方，我会很乐意的。谢谢。

Answer 1

您可以在keep_checkpoint_max中使用tf.estimator.RunConfig标志。您可以将其设置为一个非常大的数字，以实际保存所有检查点。但是，应该警告您，根据型号大小和节省频率，它可能会填满您的磁盘(因此在培训期间崩溃)。您可以通过标志save_checkpoints_steps或save_checkpoints_secs of RunConfig更改保存频率。默认情况下使用save_checkpoints_secs，默认值为600 (10分钟)。

Answer 2

当希望对测试数据进行预测时，您可以在再次加载.hdf5文件时保存模型检查点。希望这能有所帮助。