tf.compat.v1.train.MonitoredTrainingSession
Создаёт MonitoredSession для обучения.
tf.compat.v1.train.MonitoredTrainingSession(
master='',
is_chief=True,
checkpoint_dir=None,
scaffold=None,
hooks=None,
chief_only_hooks=None,
save_checkpoint_secs=USE_DEFAULT,
save_summaries_steps=USE_DEFAULT,
save_summaries_secs=USE_DEFAULT,
config=None,
stop_grace_period_secs=120,
log_step_count_steps=100,
max_wait_secs=7200,
save_checkpoint_steps=USE_DEFAULT,
summary_dir=None,
save_graph_def=True
)
Миграция на TF2
Этот API несовместим с выполнением в режиме eager и tf.function. Для миграции на TF2 перепишите код, чтобы он был совместим с режимом eager execution. Проверьте руководство по миграции по замене Session.run вызовов. В Keras, хуки сессии можно заменить на Callbacks, например notebook с примером хука логгирования. Для более подробной информации, пожалуйста, прочитайте Улучшенная производительность с tf.function.
Описание
Используется в блокнотах
| Используется в туториалах |
|---|
Для главного узла эта утилита устанавливает правильный инициализатор/восстановитель сессии. Она также создаёт хуки, связанные с сохранением контрольных точек и сводок. Для рабочих узлов эта утилита устанавливает правильный создатель сессии, который ожидает инициализации/восстановления от главного узла. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, обратитесь к tf.compat.v1.train.MonitoredSession.
| Аргументы | |
|---|---|
master | String мастер TensorFlow, который следует использовать. |
is_chief | Если True, он позаботится об инициализации и восстановлении основной сессии TensorFlow. Если False, он будет ждать, пока главный узел инициализирует или восстановит сессию TensorFlow. |
checkpoint_dir | Строка. Необязательный путь к каталогу, где нужно восстановить переменные. |
scaffold | Scaffold, используемый для сбора или построения вспомогательных операций. Если не указан, создаётся по умолчанию. Используется для завершения построения графа. |
hooks | Необязательный список объектов SessionRunHook. |
chief_only_hooks | Список объектов SessionRunHook. Активировать эти хуки, если is_chief==True, игнорировать в противном случае. |
save_checkpoint_secs | Частота в секундах, с которой контрольная точка сохраняется с помощью сохраненыя по умолчанию. Если оба save_checkpoint_steps и save_checkpoint_secs установлены в None, тогда сохраненыя по умолчанию не используется. Если оба предоставлены, то используется только save_checkpoint_secs. По умолчанию 600. |
save_summaries_steps | Частота, в количестве глобальных шагов, с которой сводки записываются на диск с помощью сохраненыя по умолчанию. Если оба save_summaries_steps и save_summaries_secs установлены в None, тогда сохраненыя по умолчанию не используется. По умолчанию 100. |
save_summaries_secs | Частота, в секундах, с которой сводки записываются на диск с помощью сохраненыя по умолчанию. Если оба save_summaries_steps и save_summaries_secs установлены в None, тогда сохраненыя по умолчанию не используется. По умолчанию отключено. |
config | Экземпляр прото tf.compat.v1.ConfigProto, используемый для настройки сессии. Это config аргумент конструктора tf.compat.v1.Session. |
stop_grace_period_secs | Количество секунд, которое потоки выделяются на остановку после того, как close() был вызван. |
log_step_count_steps | Частота в количестве глобальных шагов, с которой регистрируется глобальная скорость/секунда. |
max_wait_secs | Максимальное время, которое рабочие узлы должны ждать, пока сессия станет доступной. Это следует держать относительно коротким, чтобы помочь выявить неправильный код, но иногда может потребоваться увеличение, если главный узел запускается долго. |
save_checkpoint_steps | Частота в количестве глобальных шагов, с которой контрольная точка сохраняется с помощью сохраненыя по умолчанию. Если оба save_checkpoint_steps и save_checkpoint_secs установлены в None, тогда сохраненыя по умолчанию не используется. Если оба предоставлены, то используется только save_checkpoint_secs. По умолчанию отключено. |
summary_dir | Строка. Необязательный путь к каталогу, где нужно сохранить сводки. Если None, используется checkpoint_dir. |
save_graph_def | Нужно ли сохранять GraphDef и MetaGraphDef в checkpoint_dir. GraphDef сохраняется после создания сессии как graph.pbtxt. MetaGraphDefs сохраняются для каждой контрольной точки как model.ckpt-*.meta. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Объект MonitoredSession. |
© 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/MonitoredTrainingSession
