Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15

tf.contrib.eager.add_execution_callback

Добавить обработчик выполнения в контекст eager по умолчанию.

tf.contrib.eager.add_execution_callback(
    callback
)

Обработчик выполнения вызывается сразу после завершения выполнения операции или функции eager, предоставляя доступ к типу, имени, входным и выходным тензорам операции. Можно добавить несколько обработчиков выполнения, в этом случае обработчики будут вызваны в том порядке, в котором они были добавлены. Для удаления всех добавленных обработчиков выполнения используйте clear_execution_callbacks().

Пример:

def print_even_callback(op_type, inputs, attrs, outputs, op_name):
  # A callback that prints only the even output values.
  if outputs[0].numpy() % 2 == 0:
    print("Even output from %s: %s" % (op_name or op_type,  outputs))
tfe.add_execution_callback(print_even_callback)

x = tf.pow(2.0, 3.0) - 3.0
y = tf.multiply(x, tf.add(1.0, 5.0))
# When the line above is run, you will see all intermediate outputs that are
# even numbers printed to the console.

tfe.clear_execution_callbacks()
Аргументы
callback вызываемый объект подписи f(op_type, inputs, attrs, outputs, op_name). inputs — тип операции, которая была только что выполнена (например, MatMul). attrs — list входных Tensor (ов) операции. outputs содержит атрибуты операции в виде tuple чередующихся имен атрибутов и значений атрибутов. op_name — list выходных Tensor (ов) операции. None — имя операции, которая была только что выполнена. Это имя задаётся клиентом, который создал операцию, и может быть None в случае отсутствия. Значения возврата из обработчика игнорируются.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/eager/add_execution_callback

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API