tf.contrib.learn.evaluate

Оценить модель, загруженную из контрольной точки. (устарело)

tf.contrib.learn.evaluate(
    graph, output_dir, checkpoint_path, eval_dict, update_op=None,
    global_step_tensor=None, supervisor_master='', log_every_steps=10, feed_fn=None,
    max_steps=None
)

Учитывая graph, директорию для записи сводок (output_dir), контрольную точку для восстановления переменных, и dict из Tensor для оценки, выполните цикл оценки на max_steps шагов или до тех пор, пока не произойдёт исключение (обычно, сигнал конца входных данных из операции чтения) при выполнении eval_dict.

На каждом шаге оценки все тензоры в eval_dict оцениваются, и каждые log_every_steps шагов они регистрируются. В самом конце оценки вычисляется сводка (нахождение операторов сводки с помощью логики Supervisor) и записывается в output_dir.

Аргументы
`graph`	Граф для обучения. Ожидается, что этот граф не используется в другом месте.
`output_dir`	Строка, содержащая директорию для записи сводки.
`checkpoint_path`	Строка, содержащая путь к контрольной точке для восстановления. Может быть `None`, если граф не требует загрузки переменных.
`eval_dict`	Словарь, сопоставляющий строковые имена тензорам для оценки. Он оценивается на каждом шаге регистрации. Результат окончательной оценки возвращается. Если `update_op` равно None, то он оценивается на каждом шаге. Если `max_steps` равно `None`, это должно зависеть от читателя, который будет поднимать исключение конца входных данных, когда входные данные исчерпаны.
`update_op`	Операция, которая выполняется на каждом шаге.
`global_step_tensor`	Целое число, содержащее глобальный шаг. Если `None`, оно извлекается из графа с помощью той же логики, что и в `Supervisor`. Используется для размещения сводок оценки на графиках обучения.
`supervisor_master`	Строка мастер-узла для подготовки сессии.
`log_every_steps`	Целое число. Выводит логи каждые `log_every_steps` шаги оценки. Логи содержат значения `eval_dict` и информацию о времени.
`feed_fn`	Функция, вызываемая на каждой итерации для создания значения `feed_dict`, передаваемого в вызовы `session.run`. Необязательно.
`max_steps`	Целое число. Оценить `eval_dict` это количество раз.

Возвращаемое значение
Кортеж `(eval_results, global_step)`:
`eval_results`	Словарь, сопоставляющий строковые имена `string` числовым значениям (`int`, `float`), которые являются результатом выполнения eval_dict на последнем шаге. `None` если не было выполнено ни одного шага оценки.
`global_step`	Глобальный шаг, которому соответствует эта оценка.

Исключения
`ValueError`	если `output_dir` пусто.

© 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/learn/evaluate