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解决TensorFlow训练模型及保存数量限制的问题
站长资源 2024/11/23 佚名
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每次卷积神经网络训练的结果都只保存了最后一部分，查阅了一下相关资料，发现是定义saver时采用的默认值，这里进行如下设置：

 saver 
 =
 tf.train.Saver(
 max_to_keep
 =
 100
 ,
 keep_checkpoint_every_n_hours
 =
 1
 )

补充：解决TensorFlow只能保存5个模型的问题

直奔主题

在训练模型的代码中找到这句代码：tf.train.Saver（），

改成：

tf.train.Saver(max_to_keep = m) # m为你想保存的模型数量

扩展

Saver类中的可选参数

tf.train.Saver(max_to_keep = m, keep_checkpoint_every_n_hours = n)

max_to_keep保存离当前训练最近的模型数量，默认值为5。如果想全部保存，并且电脑内存够用，设成多大都可以。

keep_checkpoint_every_n_hours每隔n个小时保存一次模型，默认值为10,000（一般情况下应该不会训练这么长时间，所以相当于是不会按照时间来保存，按照设置的epoch保存节点数来保存）。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/23

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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