谷歌雲ML引擎「由於相同檢查點跳過評估」

Question

因此，我有一個基於census tutorial的ML引擎包，我嘗試使用--min-eval-frequency標誌執行每N步的評估，但是我不斷在堆棧驅動器日誌中收到消息說：「由於相同的檢查點而跳過評估...」。基本上，評估只會在每個時期發生1次（因爲我猜測檢查點最終會在當時發生變化）。是否需要更頻繁地更新檢查點？任何想法爲什麼這將更頻繁地評估？

Answer 1

檢查點發生在一定的頻率。如果在新的評估計劃發生時還沒有發生新的檢查點，您將收到消息「由於同一檢查點而跳過評估...」。這是因爲評估需要在單獨的tf.Session中使用凍結權重來避免在評估過程中權重發生變化，並且在會話之間溝通這些權重的唯一方法是使用檢查點。因此，如果您想更頻繁地評估並收到該消息，請增加您的檢查點頻率。您可以通過添加填充tf.contrib.learn.RunConfig#save_checkpoints_steps的標誌來完成此操作。