checkpoint 模型保存数量默认为5个, 为方便管理,调整数量为只保留1个
在train.py 中 加入
run_config = tf.estimator.RunConfig( save_checkpoints_secs=1e9, keep_checkpoint_max = 1 )
modle = tf.estimator.Estimator( model_fn=FLAGS.Model_function[0],
model_dir=FLAGS.model_dir,
params=FLAGS.Model_fn_params,
config=run_config )
参考致谢:https://blog.youkuaiyun.com/roxxo/article/details/89886552
本文介绍如何在TensorFlow中优化模型的checkpoint保存策略,通过调整RunConfig参数,将默认的保存5个模型检查点减少到仅保留最新的一个,有效节省了存储空间并简化了模型管理。
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