Я использую tf.estimator.Estimator с подобными кодами
run_config = tf.estimator.RunConfig(
model_dir=output_dir,
save_summary_steps=None,
save_checkpoints_steps=FLAGS.save_checkpoints_steps,
save_checkpoints_secs=None
)
estimator = tf.estimator.Estimator(
model_fn=model_fn,
config=run_config
)
# prepare training data
# ...
estimator.train()
# prepare eval data
# ...
estimator.evaluate()
Похоже, что оценщик сохраняет несколько файлов автоматически :
- events.out.tfevents*
- graph.pbtxt
- etc.
Моя модельявляется большим и включает в себя большие (постоянные) матрицы, что делает два упомянутых файла очень большими даже при установке save_summary_steps
в None
.Каждый учебный процесс начинается с записи этих больших файлов на диск и занимает много времени.
Я не хочу этого автоматического сохранения, особенно events.out.tfevents*
и graph.pbtxt
.Есть ли какое-нибудь решение?
Я немного искал и обнаружил, что при установке save_checkpoints_steps
и save_checkpoints_secs
на None
отключится сохранение контрольной точки (включая graph.pbtxt), носледующий шаг estimator.evaluate()
не будет работать.