Tensorflow、チェックポイントファイルがありません。セーバーはチェックポイントを5つだけ保持できますか？

Question

テンソルフローを使用しており、tf.saver()メソッドを使用して、いくつかのモデルをトレーニングし、各エポック後に保存しています。私はモデルを保存してロードすることができ、通常の方法でこれをやっています。

with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: 
    initialiser = tf.random_normal_initializer(config.mean, config.std) 

    with tf.variable_scope("model",reuse=None, initializer=initialiser): 
     m = a2p(session, config, training=True) 

    saver = tf.train.Saver() 
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(model_dir) 
    if ckpt and tf.gfile.Exists(ckpt.model_checkpoint_path) 
     saver.restore(session, ckpt.model_checkpoint_path) 
    ... 
    for i in range(epochs): 
     runepoch() 
     save_path = saver.save(session, '%s.ckpt'%i) 

私のコードは、それに応じてラベル付けされるべき各エポックのためにモデルを保存するように設定されています。しかし、私は15回の訓練の後に、最後の5つのエポック（10,11,12,13,14）のチェックポイントファイルしか持っていないことに気付きました。ドキュメンテーションはこれについて何も言わないので、私はなぜそれが起こっているのか迷っています。

セーバーは5つのチェックポイントを保持できるだけですか、何か間違っていますか？

すべてのチェックポイントが保持されていることを確認する方法はありますか？

Answer 1

あなたがmax_to_keep引数を設定することによって、あなたcreate your Saver objectがデフォルトに5

saver = tf.train.Saver(max_to_keep=10000) 

Answer 2

が実際セーバーがすべてのチェックポイントを維持しますmax_to_keep=Noneを設定し保存するためにどのように多くのチェックポイントを選択することができます。例えばのために 。、

saver = tf.train.Saver(max_to_keep=None)