tf.compat.v1.train.StopAtStepHook
Хук, запрашивающий остановку на указанном шаге.
Наследуется от: SessionRunHook
tf.compat.v1.train.StopAtStepHook(
num_steps=None, last_step=None
)
Перейти на TF2
Инструкции по переходу с этого API на TF2 см. в этом ноутбуке.
Описание
Используется в ноутбуках
| Используется в руководстве |
|---|
| Аргументы | |
|---|---|
num_steps | Количество шагов для выполнения. |
last_step | Шаг, после которого следует остановиться. |
| Вызывает исключение | |
|---|---|
ValueError | Если один из аргументов недопустим. |
Методы
after_create_session
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, в которой вызывается begin, по двум причинам:
- На момент вызова граф уже финализирован, поэтому добавлять в него операции больше нельзя.
- Этот метод также вызывается при восстановлении обернутого сеанса, а не только в начале всего сеанса.
| Аргументы | |
|---|---|
session | Созданный сеанс 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 из before_run().
Аргумент run_context совпадает с тем, который передан в вызов before_run. Вызов run_context.request_stop() можно использовать, чтобы остановить итерацию.
Если session.run() вызывает исключение, after_run() не вызывается.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект SessionRunContext. |
run_values | Объект SessionRunValues. |
before_run
before_run(
run_context
)
Вызывается перед каждым вызовом run().
Этот метод может вернуть объект SessionRunArgs, указывающий операции или тензоры, которые нужно добавить к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, изначально переданными в исходный вызов run(). Возвращаемые аргументы run также могут содержать данные для подачи, которые нужно добавить к вызову run().
Аргумент run_context — это SessionRunContext, содержащий сведения о предстоящем вызове run(): первоначально запрошенные операции/тензоры и сеанс TensorFlow.
К этому моменту граф финализирован, поэтому добавлять операции нельзя.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект SessionRunContext. |
| Возвращает | |
|---|---|
None или объект SessionRunArgs. |
begin
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 финализирован, и другие обратные вызовы больше не смогут его изменять. Повторный вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.
end
end(
session
)
Вызывается в конце сеанса.
Аргумент session можно использовать, если хук должен выполнить завершающие операции, например сохранить последнюю контрольную точку.
Если session.run() вызывает исключение, отличное от OutOfRangeError или StopIteration, 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/StopAtStepHook