我在调整TensorFlow脚本中的参数以确定最佳性能。

基本上，我同时运行同一个脚本的不同实例，每个实例使用不同的参数，但以不同的名称保存模型。

我原以为只需在saver中更改名称就足够了。所以如果我运行三个独立的脚本实例，每个实例都会有一个不同的文件名，例如，

saver.save(session,"./whatever_param1.ckpt"), saver.save(session,"./whatever_param2.ckpt"),saver.save(session,"./whatever_param3.ckpt")

实际上，我得到了不同的.meta、.index和.data-00000-of-00001文件。

我不理解的是名为checkpoint的文件。所有同时运行的脚本实例似乎都在写入同一个checkpoint文件。

我认为我搞混了同时运行的不同脚本实例的结果。

您能告诉我为什么即使我传递不同的名称给saver，也只创建了一个checkpoint文件吗？

谢谢。

回答：

我在tensorflow文档中找到了答案

特别是这一部分：

该协议缓冲区存储在名为’checkpoint’的文件中，该文件与检查点文件相邻。

如果你创建了多个saver，你可以在调用save()时为协议缓冲区文件指定不同的文件名。

而在save()中需要指定的参数是：

latest_filename：可选的协议缓冲区文件名，该文件将包含最近检查点文件名的列表。该文件与检查点文件保存在同一目录中，由saver自动管理以跟踪最近的检查点。默认为’checkpoint’。

所以解决方案是：

saver.save(session, "./whatever_param1.ckpt", latest_filename='checkpoint_param1')