tf.contrib.learn.learn_runner.run

Создание и запуск эксперимента. (устарело)

tf.contrib.learn.learn_runner.run(
    experiment_fn, output_dir=None, schedule=None, run_config=None, hparams=None
)

Она создаёт Эксперимент, вызывая experiment_fn. Затем она вызывает функцию с именем schedule Эксперимента.

Если расписание не указано, используется по умолчанию для текущего типа задачи. Значения по умолчанию следующие:

• 'ps' сопоставляется с 'serve'
• 'worker' сопоставляется с 'train'
• 'master' сопоставляется с 'local_run'

Если конфигурация эксперимента не содержит тип задачи, возникает исключение.

Пример с run_config (Рекомендуется):

def _create_my_experiment(run_config, hparams):

    # You can change a subset of the run_config properties as
    #   run_config = run_config.replace(save_checkpoints_steps=500)

    return tf.contrib.learn.Experiment(
      estimator=my_estimator(config=run_config, hparams=hparams),
      train_input_fn=my_train_input,
      eval_input_fn=my_eval_input)

learn_runner.run(
  experiment_fn=_create_my_experiment,
  run_config=run_config_lib.RunConfig(model_dir="some/output/dir"),
  schedule="train_and_evaluate",
  hparams=_create_default_hparams())

или просто как

learn_runner.run(
  experiment_fn=_create_my_experiment,
  run_config=run_config_lib.RunConfig(model_dir="some/output/dir"))

если hparams не используется Estimator. В случае одной машины, schedule по умолчанию train_and_evaluate.

Пример с output_dir (устарело):

def _create_my_experiment(output_dir):
    return tf.contrib.learn.Experiment(
      estimator=my_estimator(model_dir=output_dir),
      train_input_fn=my_train_input,
      eval_input_fn=my_eval_input)

learn_runner.run(
  experiment_fn=_create_my_experiment,
  output_dir="some/output/dir",
  schedule="train")

Аргументы: experiment_fn: Функция, создающая Experiment. Она может иметь одну из двух следующих сигнатур:

1) [Deprecated] It accepts an argument `output_dir` which should be used
to create the `Estimator` (passed as `model_dir` to its constructor). It
must return an `Experiment`. For this case, `run_config` and `hparams`
must be None.
2) It accepts two arguments `run_config` and `hparams`, which should be
used to create the `Estimator` (`run_config` passed as `config` to its
constructor; `hparams` used as the hyper-parameters of the model).
It must return an `Experiment`. For this case, `output_dir` must be None.

output_dir: Базовая директория вывода [Устарело]. schedule: Название метода в Experiment для выполнения. run_config: RunConfig экземпляр. run_config.model_dir должна быть непустой. Если run_config установлено, output_dir должно быть None. hparams: HParams экземпляр. Значения гиперпараметров по умолчанию, которые будут переданы experiment_fn если run_config не равно None.