Question

我正在使用tf.contrib.learn.Estimator训练模型。由于我的model_dir是Google云端存储中的一个位置，因此上传模型需要一段时间。问题是中间结果保存在events.out.tfevents文件中。是否可以仅在拟合结束时写入此文件或避免写入此文件？目前，所有时间都花在上传此文件上，而不是实际适合模型。如果这只是在拟合的开始和结束时，这不会是一个问题。

estimator_full_model = tf.contrib.learn.Estimator(
        model_fn=network_train.build_model_fn(),
        params={'train_op': 'full_model',
                'learning_rate': 0.01,
                'mask_train': None},
        model_dir='data',
        feature_engineering_fn=train_feature_engineering_fn,
        config=tf.contrib.learn.RunConfig(save_checkpoints_secs=None,
                                          save_checkpoints_steps=100000,
                                          log_device_placement=False))

Answer 1

据我所知，在训练结束时没有编写事件文件的界面，但您可以通过将save_summary_steps中的config=tf.contrib.learn.RunConfig增加到可接受的频率来降低编写事件文件的频率。

tf.contrib.learn Estimator避免编写events.out.tfevents。*文件

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