我试图保存模型的迭代检查点，同时也保存在一个独立验证数据集上取得最佳分数的模型。然而，我的检查点会覆盖我的最佳模型。实际上，我使用的是类似于以下的代码：

saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:    for epoch in range(20):        # 训练模型 [...]        # 并保存检查点         saver.save(sess, "iter", global_step=epoch)        if best_validiation_acc < last_validation_acc:            saver.save(sess, "best_model")

如何防止我的迭代保存覆盖最佳模型？

回答：

原因是你对两者使用了同一个tf.train.Saver，因此它会记住最后的max_to_keep=5个检查点文件，无论你如何命名它们。

最简单的解决方案是设置max_to_keep=None，这将强制保存器保留所有检查点，并且不会覆盖任何内容。然而，你可能更希望至少覆盖迭代检查点。在这种情况下，解决方案是：

iter_saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)  # 保留最后3次迭代best_saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)  # 保留最后5个最佳模型with tf.Session() as sess:    for epoch in range(20):        # 训练模型 [...]        # 并保存检查点         iter_saver.save(sess, "iter/model", global_step=epoch)        if best_validiation_acc < last_validation_acc:            best_saver.save(sess, "best/model")

我还建议使用不同的目录，这样checkpoint文件就不会发生冲突。