在tensorflow中设置保存checkpoint的最大数量实例
1、我就废话不多说了，直接上代码吧！
#SetupaRunConfigtoonlysavecheckpointsoncepertrainingcycle.
run_config=tf.estimator.RunConfig(save_checkpoints_secs=1e9,keep_checkpoint_max=10)
model=tf.estimator.Estimator(
model_fn=deeplab_model_focal_class_imbalance_loss_adaptive.deeplabv3_plus_model_fn,
model_dir=FLAGS.model_dir,
config=run_config,
params={
'output_stride':FLAGS.output_stride,
'batch_size':FLAGS.batch_size,
'base_architecture':FLAGS.base_architecture,
'pre_trained_model':FLAGS.pre_trained_model,
'batch_norm_decay':_BATCH_NORM_DECAY,
'num_classes':_NUM_CLASSES,
'tensorboard_images_max_outputs':FLAGS.tensorboard_images_max_outputs,
'weight_decay':FLAGS.weight_decay,
'learning_rate_policy':FLAGS.learning_rate_policy,
'num_train':_NUM_IMAGES['train'],
'initial_learning_rate':FLAGS.initial_learning_rate,
'max_iter':FLAGS.max_iter,
'end_learning_rate':FLAGS.end_learning_rate,
'power':_POWER,
'momentum':_MOMENTUM,
'freeze_batch_norm':FLAGS.freeze_batch_norm,
'initial_global_step':FLAGS.initial_global_step
})
以上这篇在tensorflow中设置保存checkpoint的最大数量实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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