Tensorflowでトレーニング中に2つの異なるチェックポイントを保存する方法

Question

テスト/ val/train分割があるとします。トレーニング中に、後でトレーニングを再開するために使用できるいくつかのモデルチェックポイント[save_1]を保存する必要があります。

さらに、トレーニング中に検証セット[save_2]で最高のパフォーマンスを示す別のモデルを保存したいと考えています。トレーニングを終えたら、save_2を使用してテストデータのパフォーマンスを報告します。

私の質問は、TensorFlowでトレーニング中に2つの異なるtf.saversを持つことができるということです。どのような例を見ても、[save_1]だけを保存します。 任意のコードへのポインタが評価されます。

ありがとうございました。

Answer 1

Estimatorを使用してモデルをラップすると、かなり近づくことがあります。 RunConfigに複数のチェックポイントを保存することに関するオプションを具体的に表示します（離れて捨てる必要はありません）。最も低い検証エラーを見つけるためにValidationMonitorと組み合わせることができます。