Google cloud platform 在云ML引擎中保存更多检查点

我正在云ML引擎上使用tensorflow对象检测API来训练模型。我想知道的是，有没有办法在

train

文件夹中保存更多的模型检查点？ 现在，模型保存了五个最新的检查点。

对象接受一个参数

keep\u checkpoint\u max

，该参数默认为5。在

model_main.py

中，您可以看到正在实例化的

RunConfig

对象（）：

您需要更新该文件，使其看起来像：

config = tf.estimator.RunConfig(model_dir=FLAGS.model_dir, keep_checkpoint_max=5)

或者，创建一个通过的新标志。

对象接受一个默认为5的参数

keep\u checkpoint\u max

。在

model_main.py

中，您可以看到正在实例化的

RunConfig

对象（）：

您需要更新该文件，使其看起来像：

config = tf.estimator.RunConfig(model_dir=FLAGS.model_dir, keep_checkpoint_max=5)

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或者，创建一个通过的新标志。

您可以在配置文件中添加

keep\u checkpoint\u max

来训练配置。默认值为5。

您可以在配置文件中添加

保留检查点\u max

以训练配置。默认值为5