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

时间:2017-09-06 12:41:33

标签: python tensorflow google-cloud-storage

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))   

1 个答案:

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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。