PaddlePaddle飞桨OCR文本检测——更改模型保存间隔（六）

先看配置文件中关于保存的参数
epoch_num: 总的训练轮数
print_batch_step: 每隔多少个batch打印一回信息
save_model_dir: 模型保存路径
save_epoch_step: 模型保存时间间隔，以epoch计
eval_batch_step: 在第0个batch后每隔500个batch评估一次
后面还有
batch_size_per_card: 每个batch运行的图片数，过多会爆显存

模型训练总共epoch_num个epoch，每个epoch会把所有图片都跑一遍，而模型训练按batch为单位。

最近用一个几百万的训练集训练模型，由于经费有限，电脑性能实在拉跨，每个batch最高只能64，那么这么算下来。500万的数据集都跑一遍算是一个epoch，那么需要78125个batch，而我的电脑10个batch需要半分钟，那么一个epoch需要10个小时！

save_epoch_step最低设置为1，这意味着10个小时才能保存一次，这是不可接受的，因为不知道什么时候电脑出问题了就前功尽弃了。

于是改保存间隔。

打开tools/program.py，搜索save_model

找到这一部分，可以看到save_model 是一个函数，专用保存模型。
上面第一个出现的save，是保存最新的模型latest，第二个出现的save是按save_epoch_step间隔保存模型。

有什么办法可以不在每轮epoch中保存呢？答案在eval里

这里是按照eval_batch_step以batch为间隔计数，每次评估的时候发现，它会保存当前最高准确率的模型为best_accuracy，于是我们顺藤摸瓜，让它每次eval的时候不判断是否最高，直接保存就可，或者添加如下代码：

问题解决

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