tf.compat.v1.train.GlobalStepWaiterHook
Задерживает выполнение, пока глобальный шаг не достигнет wait_until_step.
Наследуется от: SessionRunHook
tf.compat.v1.train.GlobalStepWaiterHook(
wait_until_step
)
Этот хук задерживает выполнение, пока глобальный шаг не достигнет wait_until_step. Он используется для постепенного запуска рабочих процессов в распределённых средах. Пример использования: установка wait_until_step=int(K*log(task_id+1)), предполагая, что task_id=0 является главным.
| Аргументы | |
|---|---|
wait_until_step | целое число, показывающее, до какого глобального шага нужно ждать. |
Методы
after_create_session
after_create_session(
session, coord
)
Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.
Этот метод вызывается для уведомления хуков о создании новой сессии. Это имеет два ключевых отличия от ситуации, когда вызывается begin:
- Когда этот метод вызывается, граф завершён, и больше невозможно добавлять операции в граф.
- Этот метод также вызывается при восстановлении обернутой сессии, а не только в начале всей сессии.
| Аргументы | |
|---|---|
session | Созданная сессия TensorFlow. |
coord | Объект Coordinator, отслеживающий все потоки. |
after_run
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 в вызов before_run. Можно вызвать run_context.request_stop(), чтобы остановить итерацию.
Если в session.run() произойдёт исключение, то after_run() не вызывается.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект SessionRunContext. |
run_values | Объект SessionRunValues. |
before_run
before_run(
run_context
)
Вызывается перед каждым вызовом run().
Можно вернуть из этого вызова объект SessionRunArgs, указывающий операции или тензоры для добавления к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, изначально переданными в оригинальный вызов run(). Возвращённые аргументы run также могут содержать данные для добавления к вызову run().
Аргумент run_context — объект SessionRunContext, предоставляющий информацию о предстоящем вызове run(): изначально запрошенные операции/тензоры, сессия TensorFlow.
На этом этапе граф завершён, и добавить операции нельзя.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект SessionRunContext. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
None или объект SessionRunArgs. |
begin
begin()
Вызывается один раз перед использованием сессии.
При вызове, используется текущий граф, который будет запущен в сессии. Хук может изменить граф, добавив новые операции. После вызова begin() граф будет завершён, и другие обратные вызовы не смогут больше изменять граф. Второй вызов begin() на том же графе не должен изменять граф.
end
end(
session
)
Вызывается в конце сессии.
Аргумент session может быть использован в случае, если хук хочет выполнить окончательные операции, такие как сохранение последней контрольной точки.
Если в session.run() произойдет 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() — нет.
| Аргументы | |
|---|---|
session | Сессия TensorFlow, которая будет вскоре 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/GlobalStepWaiterHook