如何在Tensorflow培训期间保存两个不同的检查点

Question

假设我们有测试/ val / train分裂。在训练期间，我们希望保存一些可用于稍后重新开始训练的模型检查点[save_1]。

此外，我们希望在培训期间保存另一个模型，以便在验证集[save_2]上显示最佳性能。完成培训后，我们使用save_2报告测试数据的性能。

我的问题是我们如何在TensorFlow训练期间拥有两种不同的tf.savers？无论我见过什么样的例子，只保存[save_1]。 任何代码的指针都将受到赞赏。

感谢。

Answer 1

使用Estimator包装模型可以非常接近。具体请参阅RunConfig中保存多个检查点的选项（您不必扔掉任何检查点）。可以与ValidationMonitor结合使用，以找到最低的验证错误。