tf.contrib.learn.ModelFnOps

Операции, возвращаемые из функции модели.

tf.contrib.learn.ModelFnOps(
    mode, predictions=None, loss=None, train_op=None, eval_metric_ops=None,
    output_alternatives=None, training_chief_hooks=None, training_hooks=None,
    scaffold=None
)

ЭТОТ КЛАСС УСТАРЕЛ. См. contrib/learn/README.md для общих инструкций по миграции.

Аргументы
`mode`	Один из `ModeKeys`. Указывает, является ли это обучение, оценка или предсказание.
`predictions`	Предсказания `Tensor` или словарь `Tensor`.
`loss`	Потеря обучения `Tensor`.
`train_op`	Операция для шага обучения.
`eval_metric_ops`	Словарь результатов метрик, индексированных по имени. Значения словаря — результаты вызова функции метрики, например, `Tensor`.
`output_alternatives`	Словарь `{submodel_name: (problem_type, {tensor_name: Tensor})}`, где `submodel_name` — идентификатор подмодели, который должен быть согласован на всём протяжении обработки данных (вероятно, взятый из имени каждой `Head`, для моделей, которые их используют), `problem_type` — `ProblemType`, `tensor_name` — символическое имя тензора вывода, возможно, но не обязательно, взятое из `PredictionKey`, и `Tensor` — соответствующий тензор вывода.
`training_chief_hooks`	Список объектов `SessionRunHook`, которые будут выполняться на главном рабочем узле во время обучения.
`training_hooks`	Список объектов `SessionRunHook`, которые будут выполняться на всех рабочих узлах во время обучения.
`scaffold`	Объект `tf.compat.v1.train.Scaffold`, который можно использовать для настройки инициализации, сохранения и других параметров, используемых в обучении.

Возбуждения
`ValueError`	В случае неудачи проверки.

Атрибуты
`predictions`
`loss`
`train_op`
`eval_metric_ops`
`output_alternatives`
`training_chief_hooks`
`training_hooks`
`scaffold`
`mode`

Методы

`estimator_spec`

Просмотреть исходный код

estimator_spec(
    default_serving_output_alternative_key=None
)

Создаёт эквивалентный EstimatorSpec.

Аргументы

default_serving_output_alternative_key Требуется для нескольких головок. Если у вас несколько элементов в словаре output_alternatives (аналогично нескольким головкам), EstimatorSpec требует головку по умолчанию, которая будет использоваться, если запрос Servo не указывает явно, на какую головку производить вывод. Передайте здесь ключ альтернативного вывода, который вы хотите назначить по умолчанию. Отдельная ExportOutpout для этой головки по умолчанию будет добавлена в словарь export_outputs со специальным ключом saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, если в output_alternatives ещё нет записи с этим специальным ключом.

Аргументы
`default_serving_output_alternative_key`	Требуется для нескольких головок. Если у вас несколько элементов в словаре `output_alternatives` (аналогично нескольким головкам), `EstimatorSpec` требует головку по умолчанию, которая будет использоваться, если запрос Servo не указывает явно, на какую головку производить вывод. Передайте здесь ключ альтернативного вывода, который вы хотите назначить по умолчанию. Отдельная ExportOutpout для этой головки по умолчанию будет добавлена в словарь export_outputs со специальным ключом saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, если в output_alternatives ещё нет записи с этим специальным ключом.

Возвращаемое значение
Экземпляр `EstimatorSpec` , эквивалентный этому `ModelFnOps`

Возбуждения
`ValueError`	Если тип проблемы неизвестен.

© 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/ModelFnOps