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 сек.
save_steps int, сохранять каждые N шагов.
saver Saver объект, используемый для сохранения.
checkpoint_basename str, базовое имя для файлов контрольных точек.
scaffold Scaffold, используется для получения объекта saver.
listeners Список экземпляров подклассов CheckpointSaverListener. Используется для обратных вызовов, которые выполняются непосредственно перед или после того, как этот обработчик сохранит контрольную точку.
save_graph_def Необходимо ли сохранить 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 установлен один из save_steps или save_secs.
ValueError Максимально один из saver или scaffold должен быть установлен.

Методы

after_create_session

Просмотреть исходный код

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании новой TensorFlow сессии.

Это вызывается для сигнализации обработчикам о создании новой сессии. Это имеет два существенных отличия от ситуации, в которой вызывается begin:

  • Когда это вызывается, граф завершен, и операции больше не могут быть добавлены в граф.
  • Этот метод также будет вызван в результате восстановления обернутой сессии, а не только в начале всей сессии.
Аргументы
session TensorFlow сессия, которая была создана.
coord Объект Coordinator, который отслеживает все потоки.

after_run

Просмотреть исходный код

after_run(
    run_context, run_values
)

Вызывается после каждого вызова run().

Аргумент run_values содержит результаты запрошенных операций/тензоров вызовом before_run().

Аргумент run_context — тот же, что и переданный вызову before_run. Вызов run_context.request_stop() может быть выполнен для остановки итерации.

Если session.run() вызывает какие-либо исключения, то after_run() не вызывается.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
run_values Объект SessionRunValues.

before_run

Просмотреть исходный код

before_run(
    run_context
)

Вызывается перед каждым вызовом run().

Вы можете вернуть из этого вызова объект SessionRunArgs, указывающий на операции или тензоры для добавления в предстоящий вызов run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, первоначально переданными в исходный вызов run(). Аргументы run, которые вы возвращаете, также могут содержать значения feed, которые нужно добавить к вызову run().

Аргумент run_context — объект SessionRunContext, который предоставляет информацию о предстоящем вызове run(): первоначально запрошенные операции/тензоры, TensorFlow сессия.

На этом этапе граф завершен, и вы не можете добавлять операции.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
Возвращаемое значение
None или объект SessionRunArgs.

begin

Просмотреть исходный код

begin()

Вызывается один раз перед использованием сессии.

При вызове, граф по умолчанию — это тот, который будет запущен в сессии. Обработчик может изменять граф, добавляя новые операции. После вызова begin() граф будет завершен, и другие обратные вызовы больше не смогут изменять граф. Второй вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.

end

Просмотреть исходный код

end(
    session
)

Вызывается в конце сессии.

Аргумент session может использоваться в случае, если обработчик хочет выполнить окончательные операции, такие как сохранение последней контрольной точки.

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

Аргументы
session TensorFlow сессия, которая скоро будет закрыта.

© 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