如何修改TensorFlow保存数量的限制

本篇文章为大家展示了如何修改Tensorflow保存数量的限制，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

设置如下：

 saver  = tf.train.Saver( max_to_keep = 100 , keep_checkpoint_every_n_hours = 1 )

补充：解决TensorFlow只能保存5个模型的问题

直奔主题

在训练模型的代码中找到这句代码：tf.train.Saver（），

改成：

tf.train.Saver(max_to_keep = m) # m为你想保存的模型数量

扩展

Saver类中的可选参数

tf.train.Saver(max_to_keep = m, keep_checkpoint_every_n_hours = n)

max_to_keep保存离当前训练最近的模型数量，默认值为5。如果想全部保存，并且电脑内存够用，设成多大都可以。

keep_checkpoint_every_n_hours每隔n个小时保存一次模型，默认值为10,000（一般情况下应该不会训练这么长时间，所以相当于是不会按照时间来保存，按照设置的epoch保存节点数来保存）。

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