Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.train.CheckpointSaverHook

Сохраняет контрольные точки каждые N шагов или секунд.

Наследуется от: SessionRunHook

tf.compat.v1.train.CheckpointSaverHook(
    checkpoint_dir,
    save_secs=None,
    save_steps=None,
    saver=None,
    checkpoint_basename='model.ckpt',
    scaffold=None,
    listeners=None,
    save_graph_def=True
)
Аргументы
checkpoint_dir str, базовый каталог для файлов контрольных точек.
save_secs int, сохранять каждые N секунд.
save_steps int, сохранять каждые N шагов.
saver объект Saver, используется для сохранения.
checkpoint_basename str, базовое имя файлов контрольных точек.
scaffold Scaffold, используется для получения объекта saver.
listeners Список экземпляров подклассов CheckpointSaverListener. Используется для обратных вызовов, выполняемых непосредственно перед сохранением контрольной точки этим хуком или после него.
save_graph_def Нужно ли сохранять GraphDef и MetaGraphDef в checkpoint_dir. GraphDef сохраняется после создания сеанса как graph.pbtxt. MetaGraphDefs сохраняются для каждой контрольной точки как model.ckpt-*.meta.
Исключения
ValueError Должен быть задан один из параметров save_steps или save_secs.
ValueError Может быть задан не более чем один из параметров saver или scaffold.

Методы

after_create_session

Посмотреть исходный код

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании нового сеанса TensorFlow.

Этот метод вызывается, чтобы сообщить хукам о создании нового сеанса. Это существенно отличается от ситуации, когда вызывается begin:

  • К моменту вызова этого метода граф уже окончательно сформирован, и добавлять в него операции больше нельзя.
  • Этот метод вызывается также при восстановлении обернутого сеанса, а не только в начале всего сеанса.
Аргументы
session Созданный сеанс TensorFlow.
coord Объект Coordinator, отслеживающий все потоки.

after_run

Посмотреть исходный код

after_run(
    run_context, run_values
)

Вызывается после каждого вызова run().

Аргумент run_values содержит результаты запрошенных операций/тензоров, полученные с помощью before_run().

Аргумент run_context — тот же, который передается вызову before_run. Можно вызвать run_context.request_stop(), чтобы остановить итерацию.

Если session.run() вызывает исключение, after_run() не вызывается.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
run_values Объект SessionRunValues.

before_run

Посмотреть исходный код

before_run(
    run_context
)

Вызывается перед каждым вызовом run().

Этот вызов может вернуть объект SessionRunArgs, указывающий операции или тензоры, которые следует добавить к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, изначально переданными исходному вызову run(). Возвращаемые аргументы run также могут содержать данные feeds, которые будут добавлены к вызову run().

Аргумент run_context — это SessionRunContext, предоставляющий сведения о предстоящем вызове run(): исходно запрошенные операции/тензоры и сеанс TensorFlow.

На этом этапе граф окончательно сформирован, и добавлять операции нельзя.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
Возвращает
None или объект SessionRunArgs.

begin

Посмотреть исходный код

begin()

Вызывается один раз перед использованием сеанса.

При вызове текущим является граф по умолчанию, который будет запущен в сеансе. Хук может изменить граф, добавив в него новые операции. После вызова begin() граф будет окончательно сформирован, и остальные обратные вызовы больше не смогут его изменять. Повторный вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.

end

Посмотреть исходный код

end(
    session
)

Вызывается в конце сеанса.

Аргумент session можно использовать, если хук должен выполнить заключительные операции, например сохранить последнюю контрольную точку.

Если session.run() вызывает исключение, отличное от OutOfRangeError или StopIteration, то end() не вызывается. Обратите внимание на различие в поведении end() и after_run(), когда session.run() вызывает OutOfRangeError или StopIteration. В этом случае end() вызывается, а after_run() — нет.

Аргументы
session Сеанс TensorFlow, который вскоре будет закрыт.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/CheckpointSaverHook

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API