本篇文章为大家展示了如何修改TensorFlow保存数量的限制，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
设置如下：
saver = tf.train.Saver( max_to_keep = 100 , keep_checkpoint_every_n_hours = 1 )
补充：解决TensorFlow只能保存5个模型的问题
在训练模型的代码中找到这句代码：tf.train.Saver（），
改成：
tf.train.Saver(max_to_keep = m) # m为你想保存的模型数量
Saver类中的可选参数
tf.train.Saver(max_to_keep = m, keep_checkpoint_every_n_hours = n)
max_to_keep保存离当前训练最近的模型数量，默认值为5。如果想全部保存，并且电脑内存够用，设成多大都可以。
keep_checkpoint_every_n_hours每隔n个小时保存一次模型，默认值为10,000（一般情况下应该不会训练这么长时间，所以相当于是不会按照时间来保存，按照设置的epoch保存节点数来保存）。
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