Question

我正在使用Tensorflow在输入集上训练模型（生成对抗网络），我想每50个时间段保存一次模型参数。

假设我想训练模型1000个时间段，并每50个时间段保存一次模型参数，最终将有20个不同的检查点文件。

通过拥有一个Session和一个Saver对象，我只需使用以下代码即可。

if num_epoch % 50 == 0:
    saver.save(sess=sess, path='RGAN-1/sv/' + type_exp, global_step=num_epoch)

问题是，检查点被覆盖，在实验结束时，我只有最后6个检查点，而我应该有20个检查点。

我不知道为什么会这样。

Answer 1

tf.train.Saver的{{1}}参数默认设置为5。您可以传递0以保留所有检查点：

max_to_keep

有关完整的参数列表，请参见the docs。