tf.train.checkpoints_iterator

Непрерывно возвращает новые файлы контрольных точек по мере их появления.

tf.train.checkpoints_iterator(
    checkpoint_dir, min_interval_secs=0, timeout=None, timeout_fn=None
)

Итератор проверяет наличие новых контрольных точек только после возврата управления ему. Это означает, что он может пропустить контрольные точки, если выполнение вашего кода между итерациями занимает больше времени, чем min_interval_secs, или чем интервал, с которым записываются новые контрольные точки.

Аргумент timeout задает максимальное количество секунд ожидания новой контрольной точки. Он используется в сочетании с timeout_fn следующим образом:

• Если время ожидания истекает и timeout_fn не указан, итератор прекращает возвращать значения.
• Если указан timeout_fn, вызывается эта функция, и если она возвращает логическое значение True, итератор прекращает возвращать значения.
• Если функция возвращает логическое значение False, итератор возобновляет ожидание новых контрольных точек. В этот момент снова применяется логика ожидания.

Такое поведение позволяет вызывающему коду решать, что делать, если контрольные точки создаются недостаточно часто или перестают создаваться. Например, если вызывающий код может определить, что обучение остановлено, и знает, что новые контрольные точки создаваться не будут, он может передать timeout_fn, которая возвращает True после остановки обучения. Если же известно, что обучение продолжается, возвращается False.