TensorFlow: Saver имеет ограничение на 5 моделей

Я хотел сохранить несколько моделей для своего эксперимента, но заметил, что конструктор tf.train.Saver() не смог сэкономить более 5 моделей. Вот простой код:

 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) ) 

Когда я запускал этот код, я видел только 5 моделей на своем рабочем столе. Почему это? Как я могу сохранить более 5 моделей с одним и тем же конструктором tf.train.Saver() ?

One Solution collect form web for “TensorFlow: Saver имеет ограничение на 5 моделей”

Конструктор tf.train.Saver() принимает необязательный аргумент max_to_keep , который по умолчанию сохраняет 5 последних контрольных точек вашей модели. Чтобы сохранить больше моделей, просто укажите значение для этого аргумента:

 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)) 

Чтобы сохранить все контрольные точки, передайте аргумент max_to_keep=None в конструктор заставки.

Python - лучший язык программирования в мире.