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:
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