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在tensorflow中设置保存checkpoint的最大数量实例
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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1、我就废话不多说了，直接上代码吧！

 # Set up a RunConfig to only save checkpoints once per training cycle.
 run_config = tf.estimator.RunConfig(save_checkpoints_secs=1e9,keep_checkpoint_max = 10)
 model = tf.estimator.Estimator(
   model_fn=deeplab_model_focal_class_imbalance_loss_adaptive.deeplabv3_plus_model_fn,
   model_dir=FLAGS.model_dir,
   config=run_config,
   params={
     'output_stride': FLAGS.output_stride,
     'batch_size': FLAGS.batch_size,
     'base_architecture': FLAGS.base_architecture,
     'pre_trained_model': FLAGS.pre_trained_model,
     'batch_norm_decay': _BATCH_NORM_DECAY,
     'num_classes': _NUM_CLASSES,
     'tensorboard_images_max_outputs': FLAGS.tensorboard_images_max_outputs,
     'weight_decay': FLAGS.weight_decay,
     'learning_rate_policy': FLAGS.learning_rate_policy,
     'num_train': _NUM_IMAGES['train'],
     'initial_learning_rate': FLAGS.initial_learning_rate,
     'max_iter': FLAGS.max_iter,
     'end_learning_rate': FLAGS.end_learning_rate,
     'power': _POWER,
     'momentum': _MOMENTUM,
     'freeze_batch_norm': FLAGS.freeze_batch_norm,
     'initial_global_step': FLAGS.initial_global_step
   })

以上这篇在tensorflow中设置保存checkpoint的最大数量实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
tensorflow,保存,checkpoint,数量
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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