如何控制tensorflow估计器保留的检查点数量？

在TensorFlow中，可以通过设置tf.estimator.RunConfig对象的keep_checkpoint_max参数来控制估计器保留的检查点数量。keep_checkpoint_max参数指定了保留的最大检查点数量，超过这个数量的检查点将被自动删除。

下面是一个示例代码，展示了如何设置keep_checkpoint_max参数：

import tensorflow as tf

# 创建一个tf.estimator.RunConfig对象，并设置keep_checkpoint_max参数
run_config = tf.estimator.RunConfig(keep_checkpoint_max=5)

# 创建估计器，并传入RunConfig对象
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, config=run_config)

在上述代码中，通过将keep_checkpoint_max参数设置为5，表示最多保留5个检查点。当生成的检查点数量超过5个时，最早的检查点将被自动删除。

值得注意的是，tf.estimator.RunConfig对象还有其他参数可以配置，例如保存检查点的目录、保存摘要文件的频率等。可以根据具体需求进行配置。

关于TensorFlow估计器和tf.estimator.RunConfig的更多信息，可以参考腾讯云的相关文档和产品介绍：

• TensorFlow估计器：https://cloud.tencent.com/document/product/851/17317
• tf.estimator.RunConfig：https://cloud.tencent.com/document/product/851/17318