我尝试使用已有的配置文件重新训练TF对象检测API模型的检查点，使用tf.estimator.train_and_evaluate()方法，就像models/research/object_detection/model_main.py中那样。它每N步或每N秒保存一次检查点。

但我想像Keras那样只保存一个最佳模型。使用TF对象检测API模型有办法做到吗？也许tf.Estimator.train有一些选项/回调，或者有什么方法可以将检测API与Keras一起使用？

回答：

你可以尝试使用BestExporter。据我所知，这是你想要做的事情的唯一选择。

exporter = tf.estimator.BestExporter(      compare_fn=_loss_smaller,      exports_to_keep=5)eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(    input_fn,    steps,    exporters)

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/BestExporter