为每个步骤保存 TensorFlow 检查点答案

【问题标题】：Tensorflow Checkpoints saving for each step为每个步骤保存 TensorFlow 检查点
【发布时间】：2021-10-24 11:50:41
【问题描述】：

我正在使用 Tensorflow 对象检测来训练一个两类模型。训练时，训练从 0 开始，分 100 步进行（每 100 步查看日志），当步长达到 1000（100、200、300、400、500 ......步）时，它会执行评估，我可以在 tensorboard 中查看结果。在 1000 步之后，检查点会为每一步（如 1001、1002、1003 ......）保存，并且每一步也会进行评估。为什么会这样？

Tensorflow 版本：nvidia-tensorflow 1.15

培训基于：https://colab.research.google.com/github/google-coral/tutorials/blob/master/retrain_ssdlite_mobiledet_qat_tf1.ipynb

【问题讨论】：

标签： tensorflow object-detection object-detection-api

【解决方案1】：

我不确定在 1000 之后的每一步是否保存权重。

如果你使用的是基于 slim 的 trainer.py。如果您想更改 .ckpt 模型保留的数量，您必须将第 370 行更改为：

saver = tf.train.Saver(
keep_checkpoint_every_n_hours=keep_checkpoint_every_n_hours, max_to_keep=10)

在这种情况下，您将保留最后 10 个 .ckpt

如果您想更改 .ckpt 的频率，您必须在 slim.learning.train 中添加（第 397 行）

save_interval_secs=X

其中 X 是以秒为单位的频率

【讨论】：

【解决方案2】：

我找到了解决方法，但没有深入了解。

在“python3.6/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/run_config.py”下的python文件“run_config.py”中，有一个名为“save_checkpoints_steps”的变量被赋值为“_USE_DEFAULT” ，将其更改为1000后，没有问题，并且仅每1000个检查点保存检查点。

我仍然不知道为什么“_USE_DEFAULT”会为每一步保存检查点

【讨论】：