标签： python tensorflow export cross-validation training-data
我的数据集很小，因此希望使用交叉验证来获得更高的结果准确性。 我使用罐头tf.estimator（tf.estimator.DNN回归器）。
我的问题是： 如果我为Kfold的每个分组训练了模型，是否必须每次都使用“ shutil.rmtree（model_dir，ignore_errors = True）”来重置训练成功，否则它将通过每条训练命令自动完成。 如果现在重置它，该如何从所有拆分中导出最佳模型？ 还是我根本不必重设训练，而只是继续使用拆分中的新数据集进行训练。