如何指定张量流中两个连续检查点之间的间隔？里面没有选项tf.train.Saver来指定这一点。每次，我使用不同数量的全局步骤运行模型时，我都会得到检查点之间的新间隔
The tf.train.Saver https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver是一个用于编写检查点的“被动”实用程序，并且仅当其他代码调用其时才编写检查点.save() https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver#save方法。因此，写入检查点的速率取决于您使用什么框架来训练模型：
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如果您使用的是低级 TensorFlow API (tf.Session）并编写自己的训练循环，您可以简单地插入调用Saver.save()在你自己的代码中。一种常见的方法是根据迭代计数来执行此操作：
for i in range(NUM_ITERATIONS):
sess.run(train_op)
# ...
if i % 1000 == 0:
saver.save(sess, ...) # Write a checkpoint every 1000 steps.
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如果您正在使用tf.train.MonitoredTrainingSession https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/MonitoredTrainingSession，它会为您写入检查点，您可以在构造函数中指定检查点间隔（以秒为单位）。默认情况下，它每 10 分钟保存一个检查点。要将其更改为每分钟，您可以执行以下操作：
with tf.train.MonitoredTrainingSession(..., save_checkpoint_secs=60):
# ...
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