深度学习中的 save_iter 代表什么含义？

在深度学习的训练过程中，save_iter 是一个用于指定模型保存频率的参数。它表示每经过 save_iter 个 iteration（迭代）就会将当前的模型参数保存下来，通常以 checkpoint 的形式存储。这样做的好处是，即使训练过程中发生了意外情况，如程序崩溃或计算机断电等，也可以从最近的 checkpoint 开始恢复训练，避免了浪费时间和计算资源的情况。此外，save_iter 还可以用于在训练过程中观察模型的性能变化，以及进行模型选择和超参数调整等操作。