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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。
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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%。