Как сохранить модель обучения на каждом этапе обучения вместо периодического сохранения на основе интервала времени? - в TensorFlow-Slim

slim.learning.train(...) принимает два аргумента, относящиеся к сохранению модели (save_interval_secs) или сохранению сводок (save_summaries_secs). Проблема с этим API заключается в том, что он позволяет сохранять модель/резюме только на основе некоторого «интервала времени», но мне нужно делать это на основе «каждого шага» обучения.

как этого добиться с помощью TF-slim API?

Вот API поезда slim.learning —

def train(train_op,
          logdir,
          train_step_fn=train_step,
          train_step_kwargs=_USE_DEFAULT,
          log_every_n_steps=1,
          graph=None,
          master='',
          is_chief=True,
          global_step=None,
          number_of_steps=None,
          init_op=_USE_DEFAULT,
          init_feed_dict=None,
          local_init_op=_USE_DEFAULT,
          init_fn=None,
          ready_op=_USE_DEFAULT,
          summary_op=_USE_DEFAULT,
          **save_summaries_secs=600,**
          summary_writer=_USE_DEFAULT,
          startup_delay_steps=0,
          saver=None,
          **save_interval_secs=600,**
          sync_optimizer=None,
          session_config=None,
          session_wrapper=None,
          trace_every_n_steps=None,
          ignore_live_threads=False):