su没保存模型怎么找回？

在机器学习和深度学习中，模型的训练可能需要花费很长时间，而保存模型的过程非常重要，以便在以后的任务中使用。如果你在训练过程中遇到了意外关闭、计算机崩溃或其他问题，而导致模型未能及时保存，该怎么做呢？

一种可行的方法是使用 checkpoint，它保存了允许您恢复模型训练的所有 TensorFlow 变量。当您使用 Estimators API 时，tf.Estimator.train和 evaluate 方法会自动为您创建 checkpoint，保存到默认位置（由Estimator 配置文件中的 model_dir定义），可通过 estimator.train_spec中的 max_steps参数来更改 checkpoint 的频率。对于非 Estimators API 的情况，可以使用 tf.train.Saver 手动保存 checkpoint。

除了 checkpoint，您还可以使用 TensorBoard。TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一个可视化工具，可以帮助您与数据进行交互并理解您的模型。它允许您在训练过程中可视化损失、准确性、梯度、参数分布等信息。更重要的是，TensorBoard 提供了一个“储存框架”的工具，可以在训练期间保存模型的不同版本，而无需编写其他代码。

除此之外，您还可以使用版本控制工具，如 Git，将您的代码上传到 GitHub 等代码托管平台。这些工具可以帮助您管理代码的所有版本，并让您随时回滚到以前的版本。此外，您还可以将代码和模型上传到云存储服务（如 Google Cloud Storage、Amazon S3 等）中，以备不时之需。

总而言之，保存模型的备份非常重要，建议在使用任何框架或 API 进行训练任务时都要注意保存模型。另外，有多种方法帮助您防止数据和模型的丢失或损坏。